大数据预测未来
『壹』 如何理解大数据处理不能预测一个确定的未来这句话
这句话是对的，因为大数据处理只能说明过去，不能预测未来的走向。比如零钱通、余额宝等货币基金大数据显示历史无亏损，但不代表未来一定是稳赚不赔的。因为未来不确定因素太多了，随时都有可能发生变化。
『贰』 大数据真的可以预测未来吗
短期的趋势还是可以的，如果想直接预测原来多少年的事情是不可能的；但是有参考意义，因为大数据会不断的总结数据，他比我们自己更了解自己和身处的环境。
『叁』 评析触不到的大数据 从预测未来到规避错误
评析触不到的大数据 从预测未来到规避错误
人类进入大数据时代，类似于生物学迎来了显微镜，天文学发现了望远镜，因为网络传输和计算机存储运算能力的提高，交给了我们一把信息放大镜，从此我们对现象的观察进入一个新的领域。
在网络与终端的支撑下，虽然我们身处的时空没有任何变化，但是通过更加碎片化的信息，我们可以将时间与空间的分割从以往的单位中进一步细分，这就相当于原本一个9寸蛋糕切四块，现在可以切成六百四十块。所能够建立的观察维度，更加接近于无穷大，观察的基准点，更加趋向于无限小。这有点像是搭积木的游戏，当积木的数量足够多时，你最终所能搭出的形状也足够复杂，如果随便交给你一个图形，拥有更多的积木当然更有可能组合出结果。
关于多维度数据的挖掘，自古就有，历法的制定过程或许可以作为一个很好的例证，江湖上现在偶尔也会有关于林元帅诸葛军师的传说，自从计算机技术诞生之后，对数据的利用和处理一直在同步发展中，无论是分布处理还是并行处理，并不是一天就蹦跶到今日的技术高度，我们很多科学发现都是在近三十年之间才完成，正是得益于此。
但为何在这几年“大数据”忽然大热，甚至你一个做火烧做煎饼做包子的，如果不说两句大数据，大家看你的眼神就和看一个死人没啥区别。原因其实很简单，全球智能手机的普及。
随着移动终端信息处理能力的提升，与用户的交互界面不仅更加具备黏性，并且实现了全方位全时段互动，此时每个人的移动终端实际上就变成了一个数据记录仪。它比PC所能获取到的信息更加个人化，不仅暴露这个人的生活细节，位置动向，同时也记录着它的消费习惯，人类第一次拥有了这么多数据的生产者。每一个元数据都可以直接挂钩一份具体的支出额度，每一个数字都可以被货币量化，大数据的商业价值与各个企业的营收几乎都可以直接挂钩。所以，围绕“大数据”来说故事迅速成为当下的主流。
但是揭开媒体的那些噱头背后，你会发现，国内对复杂系统的研究，仍然是处于概念大于应用的阶段，大部分行业对线性、封闭系统内的数据关系都没办法掌握，更不用说将大数据转化成有价值的信息。而在影视行业，工业化体系处于刚刚起步的阶段，很多从业人士连财务报表这种基础数据都看不明白，去理解大数据的价值更是有些不可想象了。
『肆』 大数据的应用价值 在于预测未来
大数据的应用价值 在于预测未来
大数据中心的建设，为的是后期对数据的挖掘应用。大数据应用在全球各国发酵之际，伴随而来的是各国普遍缺乏数据科学家问题。应大数据处理的需求，无论企业决定采用哪一种解决方案，最终需要有数据科学家来运用这些大数据，才能激活大数据的价值，重新构建数据之间的关系，并赋予新的意义，进而转换成企业的竞争武器。
在大数据处理环节中，数据科学家是能否点燃大数据价值的关键。然而，数据科学家的培养并不容易，因为数据科学家必须同时具备3个条件，包括深入了解企业内的业务与组织、具备数据探勘等统计应用知识、熟悉数据分析工具操作。目前，国内的数据分析师较擅长的是处理已经发生的问题，找出问题源头，并且尽速排除问题，但是，相对缺乏发掘未知问题的能力。
根据市场调查机构Gartner的数据，有高达72%的企业认为，大数据的应用价值，在于预测未来。然而，这样的应用需求与国内数据科学家不匹配，预计将成为国内发展大数据应用的最大挑战。 因此，无论是从政府还是企业角度，都应未雨绸缪，提前做好大数据人才培养，不要等到大数据中心建好之后再来找人，必将造成大数据中心资源的极大浪费。
『伍』 未来大数据增长数量预测究竟有多大
1.大数据与小数据，大量数据的区别与转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。这就颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。
2.还有一个重要的区别是在用途上，过去的数据很大程度上停留在说明过去的状态，拿数据说话，实际上是用过去的数据说明过去，而大数据的核心就是预测。大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。使数据从原来停留在说明过去变为驱动现在。每个服务器解决的方式不一样，我用的是小鸟云服务器。
『陆』 大数据能预测走势,范围,感受,状态吗
这个绝对是可以的。曾经有一个案例，国外一家超市应用大数据分析，得出一个顾客未来需要买什么商品，于是就把该顾客经常去的货架上摆上预测未来可能买的商品，结果真的是如超市预料那样。
『柒』 大数据把握变迁可以预测未来
大数据把握变迁可以预测未来
大数据是什么，有什么特点。我们看到大数据有四个特征：容量大、增长速度快、类别多、价值密度低。
具体来讲，互联网每天产生大量的互联网行为数据，这些大量的数据，从类别上看有结构性数据，非结构性数据。然后我们在谈大数据的时候很少注意到价值密度低。大数据不是万能的，怎样提炼，提炼纯度有多高，是50%，还是70%、或者是99%，这些因素都很重要。所以大数据只是原材料，这是对大数据基本的定义。
我们未来的发展可能就是数据时代的到来。大数据的未来，关系到是下一代互联网的基本生态，是下一代创新体系，以及下一代制造业的形态、下一代社会治理结构等等方面都跟大数据密切相关。这里面对于在国家的层面就特别重视，新华社9月5号的时候，报道李克强总理签批国务院印发了《促进大数据发展的行动纲要》。纲要强调要紧扣全面建成社会目标，科学编制十三五大数据的纲要。
11月17号，中共中央政治局常委、国务院总理李克强，组织召开了十三五的促进大数据发展行动纲要。这一块里面就越来越落到实处，大数据行为已经是国家层面的战略。
具体汽车行业而言，我们可以从宏观和微观两个层面分享下之前腾讯汽车和北京师范大学传播效果实验室一起推出的腾讯汽车指数，从2012年到2014年的时候，北京师范大学传播效果实验室帮助腾讯汽车做了腾讯汽车指数。 我们用了计划行为理论模型（TPP），TPP理论模型在管理学里面是研究互联网产生行为的预测比较好的理论模型。指数可以在宏观上预测整个汽车行业的变化，趋势是怎么样的，每个月会提交一份整个大盘的走势，就像我们上证指数或深指的预测；第二，可以看出细分市场变化，比如小型车、中型车或豪华车每个月的市场变化；第三，指数可以关注国别细分市场，比如德系车、日系车、韩系车、美系车是怎么迁移的。车主二次购车时怎么转移，车主置换的转移对车企和经销商是极其重要的领域。比如德系车主有多大比例的人群会保留在德系阵营，还有多少人转移到自主品牌，还有多少人转移到日系车等等，我们都做了一系列的分析，这是在宏观上可以来把握整个汽车行业的变化。
在微观的层面，大数据能够帮助我们把握具体汽车企业、车型和车款的市场状况。具体在宏观里面，我们有很多的预测数据，都知道宏观经济学是只要有数据，含量不是特别高。宏观产业的数据，只要是一个人，简单的百分比和趋势谁都可以说。宏观经济学其实门槛是很低的。我们对于汽车企业宏观层面的分析也是很容易做的，只要有上牌数量、消费数量就可以预测。
但是关键的核心是微观的，每个月车型、每一个车款的市场竞争是怎么样的，有什么短板，该怎么去竞争，这一块是非常具体的，也是考验我们水平的。细分到区域市场，在不同区域是怎么样的也可以来解决。每个省的重点区域是怎么样，还有一个是具体的品牌，或者说具体的车款。现在保有车主是市场竞争非常重要的方面，我这个品牌、这个车型现在保有车主会不会流行，有多大的维持率，70%还是60%？我们能够维持到50%就不错了。
那么流到什么地方去了？比如说A品牌车主流失了17.7%到B品牌的时候，是什么人流失的。17.7%怎么追回来，他们接触的是什么媒体，他们的评论是什么样的，哪些是负面的。他们在评论的时候，哪些是负面的评论，我们怎么样去改进，怎么把改进信息传递给他们来改变态度和关紧，这都是很精确化的营销。
大数据最核心的分析的数据对象本身有市场意义和市场价值。不像样本数据，样本数据本身是必须做推动才能产生意义。大数据里面，本身分析的数据就有市场的价值和市场的意义，所以把这些数据反复分析，也可以深入分析下去，可以照准消费者怎么样变迁。
最后谈谈大数据最大的特点，它是实时动态的资源。什么叫实时动态？比如说我们产生一个数据报告，要产数据，然后形成报告。但是汽车市场的变化是很快的，不停的有新车在发布，不停地在产生新的变量在冲击市场。而我们用互联网大数据的时候，就是源源不断地在告诉我们新的变量在加入的时候，对于我们会有什么的冲击，对于我们会有什么样的影响，所以是一种实时动态的资源。这种动态资源是可以随时把握变迁是怎么样的，及时地做出我们的决策，这是我们在市场竞争里面非常重要的一点。
消费者的行为、态度、认证正在发生变迁，我们该怎么样来预测。预测比事后治病更重要，这是大数据里面相对一般的报告而言非常重要的特质，就是在没有发作的、正在发作的时候能够把握病脉。
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『捌』 大数据的未来 人们应该意识到的10个预测
大数据的未来：人们应该意识到的10个预测
到了2020年，世界上每个人每秒将创造7 MB的数据。在过去的几年里，我们已经创造了比人类历史上更多的数据。大数据席卷全球，并且没有放缓的迹象。人们可能会想，“大数据产业从哪里开始?”以下有10个大数据预测可以回答这个有趣的问题。
1、机器学习将成为大数据应用的下一件大事
当今最热门的技术趋势之一就是机器学习，它也将在未来的大数据中发挥重要作用。根据调研机构Ovum的预测，机器学习将在大数据革命的最前沿。它将帮助企业准备数据并进行预测分析，从而使企业能够轻松克服未来的挑战。
2、隐私将成为最大的挑战
无论是物联网还是大数据，新兴技术面临的最大挑战是数据的安全性和隐私性。人们现在正在创建的数据量以及将来创建的数据量将使隐私更为重要，因为风险将大大提高。据调研机构Gartne公司的研究，到2018年，超过50%的商业道德违规将与数据有关。数据安全和隐私问题将成为大数据行业面临的最大障碍，如果不能有效应对数据安全问题，我们将会看到一大批技术趋势将会昙花一现。
3、将会出现首席数据官这个新的职位
人们可能熟悉首席执行官(CEO)，首席营销官(CMO)和首席信息官(CIO)，但是否听说过首席数据官(CDO)?如果答案是否定的话，别担心，因为很快就会知道。据调研机构Forrester公司的研究，将会出现首席数据官这个新的职位，企业将任命首席数据官。虽然，首席数据官的任命完全取决于业务类型及其数据需求，但是各行业厂商广泛采用大数据技术，聘请首席数据官将成为常态。
4、数据科学家的需求量很大
如果IT人员仍然不确定选择哪条职业道路，那么最好地选择是开始在数据科学领域的职业生涯。随着数据量的增长和大数据应用的增长，组织对数据科学家、分析师和数据管理专家的需求将激增。数据专业人员的需求与可用性之间的差距将会扩大。这将有助于数据科学家和分析师获得更高的薪酬。那么还在等什么?深入数据科学的世界，将会拥有更美好的未来。
5、企业将购买算法，而不是软件
人们将看到对软件的业务方法将有360度的转变。越来越多的企业将寻求购买算法而不是创建自己的算法。在购买算法后，企业可以自己添加数据。与购买软件相比，购买算法可以为企业提供更多的自定义选项。企业无法根据需要调整软件。事实上，正好相反。企业的业务必须根据软件流程进行调整，但所有这些都将随着销售服务的算法成为重点而结束。
6、对大数据技术的投资将会大幅增长
调研机构IDC分析师表示，“大数据和业务分析的总收入将从2015年的1,220亿美元增加到2019年的1870亿美元。”2017年大数据的业务支出将超过570亿美元。尽管对大数据的商业投资可能因行业而异，但大数据支出的增长将保持一致。制造业将在大数据技术方面投入最多，医疗保健，银行业和资源行业将是最快采用的行业领域。
7、更多的开发人员将加入大数据革命
据统计，目前有600万开发人员正在使用大数据和使用高级分析。这将是世界上33%以上的开发人员。更令人惊奇的是，大数据才刚刚开始，未来数年将出现大量开发大型数据的应用程序，其数量激增。有了更高薪水的经济回报，开发人员就喜欢创建能够处理大数据的应用程序。
8、规范分析将成为商业智能软件的一部分
企业必须为所有业务购买专用软件的时代已经一去不复返了。今天，企业需要单一软件，提供他们所需的所有功能。商业智能软件也将遵循这一趋势，我们将看到在未来添加到该软件的规范分析功能。
IDC公司预测，一半的商业分析软件将采用建立在认知计算功能之上的规范分析。这将有助于企业在适当的时候做出明智的决定。随着软件的智能化，企业可以快速筛选大量的数据，从而获得比竞争对手更大的竞争优势。
9、大数据将帮助企业打破生产力记录
如果企业投资大数据，可以带来更高的投资回报，特别是在提高业务生产力方面。据IDC介绍，投资于这项技术并能快速分析大量数据并提取可操作信息的组织，在生产率方面比竞争对手获得更多的收益。记住，关键是行动。企业需要可付诸行动的信息使其生产力提升到新的高度。
10、大数据将被快速和可操作的数据替代
据一些大数据专家介绍，大数据已经死亡。他们认为，企业甚至没有使用他们能够访问的一小部分数据，而大数据并不总是意味着更好、更快，迟早有一天，大数据将被快速和可操作的数据所取代，这将有助于企业在正确的时间做出正确的决定。企业拥有大量数据，只有有效和快速地分析这些数据，并从中提取可操作的信息，才会带来更多的竞争优势。HERO译
『玖』 大数据能预测未来吗
可不可以预测，关键看预测的是的人性的哪个层次。
如果是最深层的人性，不用大数据也能预测。
比如说，火灾来了，大家都会跑，因为获取安全是人性最底层的东西。
而另一个极端的，最浅层的人性偏好也用不上大数据，因为根本预测不了。
比如说，你已经连吃了三顿火锅儿，那大数据只能预测你下一顿还吃火锅儿。
这肯定不靠谱，你已经吃烦了嘛！
所以，大数据的用武之地在于人性中一些不深不浅的地方。
比如说，北京市下个月纸尿布的销量、明年全国报考公务员的人数等等。
他最后总结说:人性是这个世界的根本，科技只是探察和延伸人性的手段。
(9)大数据预测未来扩展阅读:
大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
『拾』 人工智能利用大数据预测未来
不可以预测未来，只是通过已有数据分析得出一些可能发生的事，凡是都有变化，即使有答案不一定和现实相吻合，数据是人创造的，人的行为决定。