1. 大數據預測范圍包括哪些
大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）,平台有hadoop
2. 如何利用大數據進行預測
如何用大數據進行預測~感覺這個面好廣泛啊，因為不知道樓主想要預測的是什麼，也不知道樓主有什麼數據~
僅舉例說明我個人一般怎麼做數據分析的：
分析2010-2016年網路廣告的發展變化，比如可以有這些思路：10-16廣告收益的具體情況和每年同比情況（雙軸圖），廣告投放主要集中分布在哪些地方（數據地圖），廣告投放集中在哪些行業（餅圖、環圖）等等，不同數據維度需要的圖表是不一樣的，這些圖表在BDP個人版和EXCEL中都能做，就看你有沒有數據了。
其實我覺得最主要的不是預測什麼，而是先擁有數據，然後根據自己的需求進行分析。希望樓主採納。
3. 怎麼用大數據來預測未來的發展趨勢
「全知」並非「全能」，「大數據」並不能「全能性」地預設未來，但是能否「先知」般地預知未來?同樣，做不到。因為，大數據在時間上是有約束條件的。
《舊約·傳道書》有雲，「日光之下，並無新事。」但舊事究竟如何重現?只要充分地了解已發生的事物，未來便無所遁形嗎?人們所熟悉的先知們，並不是所謂的歷史學家，也談不上什麼數學家。依憑歷史數據，能夠預知未來嗎?如果可行，那麼，先知們便無處不在、無時不在。我們或可文學性宣稱，歷史昭示著未來，但這在哲學上是危險的，將其上升為一種數理性的邏輯，更是艱困的，甚或根本無法企及的。即便歷史數據足夠全面、完整、有效，甚或及時，在邏輯上，也難以推斷出或確立起「歷史決定未來」的命題。
大數據是全量數據，源於事實，也是事實，它並非既有經濟理論變數性的函數分析，並不能在時間軸上理所應當地延展開去。在時間軸上，大數據終歸是局部的，遠非全量，它是實然的，是已發生的，即其性質上仍然是歷史數據而已。問題再一次提出，通過歷史數據能夠「預知」未來呢?
大數據本身不是先知，也沒有誰能通過大數據成為先知。基於大數據並不能建構所謂的「歷史規律」，更談不上把同大數據有所謂「關系」的某人或某類人嵌入到這一所謂的歷史規律中去，進而使其發揮主觀能動性，擔綱某種角色。歷史數據對於未來有一定的作用，但是根本上講，歷史數據並不能決定未來，換言之，未來並不是由歷史決定的。沒人能夠憑依大數據而可預知未來，成為先知。
歷史數據在多大程度上影響到未來呢?依憑大數據，如何更有效地預測未來呢?這只是相對以往諸般遠非那麼有效的預測而言的，終歸有所助益，然而，畢竟只是概率意義上的「預測」而已，絕非「預知」。人類經濟社會，就像是一盤永遠下不完的棋，沒人能夠准確地預判輸贏，遑論精確到輸贏多少。有了大數據，便無所不知，無所不能，這無疑是一種妄想——大數據既不是主宰世界的上帝，也不是預知未來的先知。
上帝究竟是在擲骰子，還是在作計劃?沒人知道，包括那些真假先知們。
4. 大數據的大價值預測
大數據的大價值預測
數據本身是不會說話的，但是數據總結出的歷史、數據反映出來的現狀、數據呈現出的趨勢能夠說話。基於指標體系的預測分析平台建設的價值在於：平台展現出的任何一條曲線的變化都對應著某一個現狀或問題，以及相關聯的一系列指標，都意味著需要採取相應的改良措施。同時，由於行業數據的特殊性，結合專家的經驗，可獲取到管理上的缺陷，制定出相應的預防措施，反饋到企業的指標體系中，通過調整來進一步加強數據質量的管理，進而為有效提高續保率提供科學的數據依據。
2013年伊始，大數據開始充斥媒體，各行各業都相繼進行數據分析、數據挖掘、領導決策等，那些佔有「大數據」資源先天優勢的群體，能否有效利用好數據，打破現有的傳統格局，將決定其未來發展的命運。
大數據時代面臨的挑戰與機遇
大數據時代下的三百六十行，最不缺乏的就是數據，包括歷史數據、行業最新數據等，但是卻受阻於過量的冗餘數據和數據不一致，而且它們變得越來越難於訪問、管理和用於決策支持。目前的行業數據大多還停留在「集中化使用」階段，傳統的數據倉庫方式，數據有進無出，僅解決了數據存儲的問題，如何綜合有效地使用這些數據，成為一大難題。而隨著數據量成倍的增長，如何把這些大量的數據轉換成可靠的信息以便於決策支持，是各行業面臨的挑戰。
大數據的本質是解決問題，大數據的核心價值就在於預測，而企業經營的核心也是基於預測所做出的正確判斷。所以，我們應當充分地認識到：大數據時代對於各個業來講，既存在挑戰，也是一個巨大的機遇。
首先，面對海量數據，依靠在各行各業豐富的數據治理方法論，實現源頭數據的質量保障，確保基於這些真實數據的分析與決策能夠行之有效。
如何保障數據質量？
通過頂層設計的理念，確立企業的核心目標，圍繞這個核心目標進行逐級分解，形成細顆粒度的詳細指標體系，而基於指標體系的數據採集及處理平台，則以指標體系為依據，來到各個業務系統里去採集數據，或根據需要使用數據採集平台由人工進行填報，基於涉及各個指標的全樣數據的完整採集，通過數據質量清洗工具與相應的檢查規則，發現問題可及時對其進行修改，來對源頭的數據從技術上進行嚴格把關。
其次，各行業的應用系統可謂紛繁復雜，由於這些系統的建設都是相對獨立的，傳統的數據處理方式只能針對各個業務系統去形成相應的分析數據，本質上未將數據進行整合與統一規劃，因此形成了數據孤島的現象。同方運用頂層設計理念下的指標體系梳理方法，以及業務元數據的技術手段，對各個業務系統的數據最終形成資源，進行統一化、標准化、集中化管理，實現數據的全局共享。用於綜合應用、預測分析、領導決策等。
最後，通過基於指標體系的預測分析平台，能夠為決策管理者提供科學的數據依據，同時也為涉及企業的客戶管理、銷售管理、市場管理、運維管理等各方面提供調整依據。
5. 大數據發展趨勢預測 該往哪裡走
大數據發展趨勢預測 該往哪裡走
想考察大數據最好同時考察大數據背後的技術、商業和社會維度。從發展成熟度來看，技術維度走的最遠、商業維度有所發展但不算全面成熟，社會維度發展最差。所以雖然已經談了很久大數據，但除了孕育出大數據自身的幾個領域比如搜索等，其它領域卻並沒有從大數據中獲得可見的收益。大多時候人們還是處在覺得這里肯定有金子，但需要更多的耐心的狀態。這篇文章則嘗試對大數據本身的特徵做點挖掘，對未來的發展趨勢做點預測。大數據上的深度和廣度如果把大數據對應到海量的數據，那它就是非常含糊的概念，相當於變成信息的同義詞，顯然也就很難回答信息到底能幹什麼這樣的問題。這時候為了推進思考通常需要先分類。如果把時間空間作為最基本的視角，那首先要區分的就是大數據的深度和廣度。從時間的角度看大數據是完整的歷史，從空間的角度看大數據是全球活動的痕跡。前者可以看成一種深度，後者可以看成一種廣度，不同的場景對深度和廣度的側重有所不同。對於有些垂直的行業，比如醫療，大數據的深度更重要，所有的歷史都可以在數據上得到找到之後，人們就可以更好的認知並優化相應的行業。對社會而言，很多時候廣度則更重要，具體到某個場景我們只有一鱗半爪的消息，但當這種信息足夠多，范圍足夠廣，就有可能描述出相對及時的全貌。經常舉的Google預測傳染病的例子依賴的就是這種廣度。這點決定了大數據的應用發展趨勢，在深度重要的地方，公司這類組織需要成為主體，困難是如何跨越數據所有權的邊界。對於醫院而言，顯然把所有治療案例數據化並共享是有好處的，但如果只有一個醫院這么做，那對這一家醫院而言更多的可能是隱私上反彈所帶來的壞處。在廣度重要的地方，雖然在搜索這樣的領域里公司也可以受益，但真正可以從大數據全面受益的機構其實是政府。數據越廣，其所描述的主體就越大，而如果描述的是整個社會，那顯然應該是社會的主要責任人會從中受益。這是個常識問題，就和看病的時候不會吃了醫生給別人開的葯自己反倒好了差不多。有的時候央視會播放網路做的春節期間人員流動圖，這件事情也正好可以從側面說明這問題。這種人員流動地圖對能做出地圖的人公司幫助遠沒有對政府的幫助大。簡單總結下就是：深度和廣度兩個方向對數據的要求不同，前者需要更為詳盡、有質量的數據源後者則對此要求不高，但兩者在應用的時候都會面臨付出回報不對等問題。大數據傾向於描述整體，而有能力收集或處理大數據的往往是個體，個體的回報在整體的提升中並不容易獲得清晰體現。所以說現在大數據發展的瓶頸不是技術，而是背後所需要的分配關系的建立。這種關系理不順，數據就會停留在孤島層面，每個組織都有自己的東西，並把它命名為「大數據」。而為了理順這種關系則要回到一個非常經典的問題，「公地」到底可不可以建立。數據公地的設想大數據其實有點像公地，在經濟學里非常出名的一個論點是公地悲劇。《美國經濟史》舉了一個非常易懂的例子來說什麼是公地悲劇：…這些經濟推理命題有利於解釋集體所有制和產出的共享(平分或固定份額)如何導致「免費搭車者」問題。為了說明這一點，考慮共享土地所有權，且共同生產了100蒲式耳玉米的10個工人，平均每人消費10蒲式耳玉米。假設一個工人開始偷懶並將其勞動努力減半，從而導致產出減少5蒲式耳。由於產出共享制度的安排，偷懶者的消費量和其它工人一樣，現在都是9.5蒲式耳。盡管他的努力已經下降了50%，但他的消費量只下降了5%。偷懶者是在搭他人勞動的便車。…這背後有非常深刻的人性問題，即使我們可以通過努力協作創造更多的財富，個人也可以從中分享更多，但在群體里明顯的個人傾向則是自己工作更少但分享更多。這與囚徒困境其實是相通的。基於實物的世界裡眼下看不到徹底解決這問題的方法，只能依賴於某種被大家基本認可的分配秩序，比如：以前的血統現在的物競天擇，但基於比特的數字財富眼下看卻有解決這問題的可能。基於比特的數據與實物最大的區別是數據並非是你拿走我就沒有的東西，並且硬體的價格在飛速下降，開源又使數據的訪問工具基本免費。這幾者疊加在一起，使數據公地成為可能。這裡面很有意思的問題是如果大家更在意我拿到的東西是不是絕對值變大了那數據公地的形成可能性就大些，因為如果存在數據公地，那每個人(企業)一定收獲更多，但如果大家更在意我是不是比你多，那數據公地的建設就會多很多障礙，因為公地其實是讓相關人員站到同樣的競爭起點上。大數據的問題，在數據的使用上是技術問題，但在數據源上其實是社會經濟問題，後者更難，所以大數據應用的發展不取決於技術的發展而取決於社會經濟方式的變革速度。在有限的領域里，比如搜索、電商、雲計算，技術已經得到比較充分的發展，眼下來看誰付出誰受益的問題是把小數據變成大數據過程中最主要的問題。大數據的路往那裡走?數據的內在發展動力是數據越全價值越大，其實這也是一種網路效應，這種內在動力導致宏觀來看數據所有權的發展只有兩種趨勢：一種是像現在移動端一樣，每個人都有自己的私有數據源，接下來開始你死我活的競爭，最終有一家活下來，這也可以達成數據統一的終極目標。另一種則是在競爭中開始聯合，建設上面所說的數據公地。如前所述行業數據和全社會的數據性質上差別很大所以要分開來探討。對於行業數據而言，競爭對手間彼此的坦誠合作除非有極為特別的人物出現，否則是不太可能的。這種情況下最簡單的辦法是引入第三方。比如說每家運營商都握有幾乎所有網民的行動數據，但要想讓運營商彼此間開誠布公的合作把這些數據整合在一起創造某種價值，這就很難。這時候如果有第三方介入，制定好利益分配方案那就是可能的。如果這點可以達成，那唯一的關鍵點就是相應的商業模式是不是可以超越數據處理的成本。這點必須強調下的是，大數據的價值密度是很稀疏的，很多東西有價值但並不一定值得做，視頻網站之所以賺不到錢一個關鍵原因就是帶寬和存儲的成本比較高，而對大數據而言商業模式找不好，情形可能比視頻網站還差。挖礦的成本怎麼也要小於挖礦所得挖礦才有價值。上述問題在行業數據里可能問題還不是太大，一般來講行業數據的價值密度終究會大一些，並且因為相對比較垂直，總量終究有限制。所以大數據的行業應用比較容易發展。但對社會性的數據，這在很多時候就是個問題。我們都知道樣本的全面性比數據的多少更有價值，但是如果多是確保樣本全面性的唯一手段的話，那就意味必須有全的數據做一件事情才有意義。社會化的數據有兩種應用方向，一種就是企業可以搞定的比如Google，一種則是屬於社會層面，很難單獨屬於某個企業的比如智慧城市相關的人的活動數據。後者則需要上面所說的數據公地來做支撐。從數據的視角來看，現在有兩種數據存放形式：一種是Google這樣的企業擁有整個社會某個橫截面上的全部數據，這應該是種特例，並且數據會局限在公開信息;一種則是被割裂的各種與人行為相關的數據，比如購物相關的在電商，與人相關的在社交網路和IM，線下服務相關的則在O2O企業，鐵路相關的在12306等。Google這種擁有全的數據，但並不擁有人的行為，所以說Google這種企業相當於擁有整個社會的一個橫截面的數據。而所有其它企業則只擁有某個垂直領域的數據。如果依賴於企業做這種數據統一的嘗試，在前者就會有投資200億做O2O類的舉動，因為這會補全數據，在後者就會有做電商的想做社交，做社交的想做電商這類事發生。類似的故事還可以在終端上發生，所有這些行為的終極目標都是一家企業搞定所有這些事情，但這是不可能的，這種不可能還不單是經濟原因。而數據不能打通，那就只能在割裂的數據上做自以為是大數據的大數據。所以說這骨子裡是數據公地究竟能不能建立的問題，而要想建立數據公地，那至少要解決誰來做的問題，對此開源給出的啟示有兩點非常關鍵：第一這不能是個盈利組織;第二這要能獲得眾多企業的支持。因為數據會牽涉隱私，所以同開源相比那就一定還要有比較清晰的界定數據使用的規則。小結在有一種切實的辦法解決數據所有和使用權之前，大數據的應用應該還都是局部的。因為它的深度應用牽涉社會很多部分的彼此協調，所以這個過程可能是非常漫長的。這裡面有意思的事情是，大數據的出現直接推動了機器智能的發展，而機器智能產生影響的速度可能會遠快於大數據本身。
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6. 大數據能預測未來嗎
摘要 當然能。就目前而言,大數據預警系統和決策支持已經是大數據領域非常熱門的兩大分支,分別對應預警和預測。這兩個門類,也正是我們從事的商務智能(BI)的核心功能之一。所以是可以預測未來的。
7. 大數據 發展趨勢預測
大數據 發展趨勢預測
趨勢一：成為重要戰略資源
在未來一段時間內，大數據將成為企業、社會和國家層面重要的戰略資源。大數據將不斷成為各類機構，尤其是企業的重要資產，成為提升機構和公司競爭力的有力武器。企業將更加鍾情於用戶數據，充分利用客戶與其在線產品或服務交互產生的數據，並從中獲取價值。此外，在市場影響方面，大數據也將扮演重要角色——影響著廣告、產品推銷和消費者行為。
趨勢二：數據隱私標准將出台
大數據將面臨隱私保護的重大挑戰，現有的隱私保護法規和技術手段難以適應大數據環境，個人隱私越來越難以保護，有可能會出現有償隱私服務，數據「面罩」將會流行。預計各國都將會有一系列關於數據隱私的標准和條例出台。
趨勢三：與雲計算深度融合
大數據處理離不開雲計算技術，雲計算為大數據提供彈性可擴展的基礎設施支撐環境以及數據服務的高效模式，大數據則為雲計算提供了新的商業價值，因此，從2013年開始，大數據技術與雲計算技術必然進入更完美的結合期。總體而言，雲計算、物聯網、移動互聯網等新興計算形態，既是產生大數據的地方，也是需要大數據分析方法的領域。
趨勢四：分析方法發生變革
大數據分析將出現一系列重大變革。就像計算機和互聯網一樣，大數據可能是新一波的技術革命。基於大數據的數據挖掘、機器學習和人工智慧可能會改變小數據里的很多演算法和基礎理論，這方面很可能會產生理論級別的突破。
趨勢五：網路安全問題凸顯
大數據的安全令人擔憂，大數據的保護越來越重要。大數據的不斷增加，對數據存儲的物理安全性要求會越來越高，從而對數據的多副本與容災機制提出更高的要求。網路和數字化生活使得犯罪分子更容易獲得關於人的信息，也有了更多不易被追蹤和防範的犯罪手段，可能會出現更高明的騙局。
趨勢六：大數據學科誕生
數據科學將作為一個與大數據相關的新興學科出現。同時，大量的數據科學類專著將出版。
趨勢七：
催生數據分析師等職業
大數據將催生一批新的就業崗位，如數據分析師、數據科學家等。具有豐富經驗的數據分析人才成為稀缺資源，數據驅動型工作機會將呈現出爆炸式的增長。
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8. 大數據預測分析方法有哪些
1、可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2、數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3、預測性分析能力
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4、數據質量和數據管理
大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。 當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。
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9. 大數據把握變遷可以預測未來
大數據把握變遷可以預測未來
大數據是什麼，有什麼特點。我們看到大數據有四個特徵：容量大、增長速度快、類別多、價值密度低。
具體來講，互聯網每天產生大量的互聯網行為數據，這些大量的數據，從類別上看有結構性數據，非結構性數據。然後我們在談大數據的時候很少注意到價值密度低。大數據不是萬能的，怎樣提煉，提煉純度有多高，是50%，還是70%、或者是99%，這些因素都很重要。所以大數據只是原材料，這是對大數據基本的定義。
我們未來的發展可能就是數據時代的到來。大數據的未來，關繫到是下一代互聯網的基本生態，是下一代創新體系，以及下一代製造業的形態、下一代社會治理結構等等方面都跟大數據密切相關。這裡面對於在國家的層面就特別重視，新華社9月5號的時候，報道李克強總理簽批國務院印發了《促進大數據發展的行動綱要》。綱要強調要緊扣全面建成社會目標，科學編制十三五大數據的綱要。
11月17號，中共中央政治局常委、國務院總理李克強，組織召開了十三五的促進大數據發展行動綱要。這一塊裡面就越來越落到實處，大數據行為已經是國家層面的戰略。
具體汽車行業而言，我們可以從宏觀和微觀兩個層面分享下之前騰訊汽車和北京師范大學傳播效果實驗室一起推出的騰訊汽車指數，從2012年到2014年的時候，北京師范大學傳播效果實驗室幫助騰訊汽車做了騰訊汽車指數。 我們用了計劃行為理論模型（TPP），TPP理論模型在管理學裡面是研究互聯網產生行為的預測比較好的理論模型。指數可以在宏觀上預測整個汽車行業的變化，趨勢是怎麼樣的，每個月會提交一份整個大盤的走勢，就像我們上證指數或深指的預測；第二，可以看出細分市場變化，比如小型車、中型車或豪華車每個月的市場變化；第三，指數可以關注國別細分市場，比如德系車、日系車、韓系車、美系車是怎麼遷移的。車主二次購車時怎麼轉移，車主置換的轉移對車企和經銷商是極其重要的領域。比如德系車主有多大比例的人群會保留在德系陣營，還有多少人轉移到自主品牌，還有多少人轉移到日系車等等，我們都做了一系列的分析，這是在宏觀上可以來把握整個汽車行業的變化。
在微觀的層面，大數據能夠幫助我們把握具體汽車企業、車型和車款的市場狀況。具體在宏觀裡面，我們有很多的預測數據，都知道宏觀經濟學是只要有數據，含量不是特別高。宏觀產業的數據，只要是一個人，簡單的百分比和趨勢誰都可以說。宏觀經濟學其實門檻是很低的。我們對於汽車企業宏觀層面的分析也是很容易做的，只要有上牌數量、消費數量就可以預測。
但是關鍵的核心是微觀的，每個月車型、每一個車款的市場競爭是怎麼樣的，有什麼短板，該怎麼去競爭，這一塊是非常具體的，也是考驗我們水平的。細分到區域市場，在不同區域是怎麼樣的也可以來解決。每個省的重點區域是怎麼樣，還有一個是具體的品牌，或者說具體的車款。現在保有車主是市場競爭非常重要的方面，我這個品牌、這個車型現在保有車主會不會流行，有多大的維持率，70%還是60%？我們能夠維持到50%就不錯了。
那麼流到什麼地方去了？比如說A品牌車主流失了17.7%到B品牌的時候，是什麼人流失的。17.7%怎麼追回來，他們接觸的是什麼媒體，他們的評論是什麼樣的，哪些是負面的。他們在評論的時候，哪些是負面的評論，我們怎麼樣去改進，怎麼把改進信息傳遞給他們來改變態度和關緊，這都是很精確化的營銷。
大數據最核心的分析的數據對象本身有市場意義和市場價值。不像樣本數據，樣本數據本身是必須做推動才能產生意義。大數據裡面，本身分析的數據就有市場的價值和市場的意義，所以把這些數據反復分析，也可以深入分析下去，可以照準消費者怎麼樣變遷。
最後談談大數據最大的特點，它是實時動態的資源。什麼叫實時動態？比如說我們產生一個數據報告，要產數據，然後形成報告。但是汽車市場的變化是很快的，不停的有新車在發布，不停地在產生新的變數在沖擊市場。而我們用互聯網大數據的時候，就是源源不斷地在告訴我們新的變數在加入的時候，對於我們會有什麼的沖擊，對於我們會有什麼樣的影響，所以是一種實時動態的資源。這種動態資源是可以隨時把握變遷是怎麼樣的，及時地做出我們的決策，這是我們在市場競爭裡面非常重要的一點。
消費者的行為、態度、認證正在發生變遷，我們該怎麼樣來預測。預測比事後治病更重要，這是大數據裡面相對一般的報告而言非常重要的特質，就是在沒有發作的、正在發作的時候能夠把握病脈。
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10. 通過大數據獲得足夠多的信息，是否可以預測個人的行為
不可能完完全全的預測個人的，就算是獲得了足夠多的信息都沒有你去接觸這個人更快的預測這個人，消息也是有誤的，要預測一個人最好自己去了解。