1. 大数据预测范围包括哪些
大数据（big data），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。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop
2. 如何利用大数据进行预测
如何用大数据进行预测~感觉这个面好广泛啊，因为不知道楼主想要预测的是什么，也不知道楼主有什么数据~
仅举例说明我个人一般怎么做数据分析的：
分析2010-2016年网络广告的发展变化，比如可以有这些思路：10-16广告收益的具体情况和每年同比情况（双轴图），广告投放主要集中分布在哪些地方（数据地图），广告投放集中在哪些行业（饼图、环图）等等，不同数据维度需要的图表是不一样的，这些图表在BDP个人版和EXCEL中都能做，就看你有没有数据了。
其实我觉得最主要的不是预测什么，而是先拥有数据，然后根据自己的需求进行分析。希望楼主采纳。
3. 怎么用大数据来预测未来的发展趋势
“全知”并非“全能”，“大数据”并不能“全能性”地预设未来，但是能否“先知”般地预知未来?同样，做不到。因为，大数据在时间上是有约束条件的。
《旧约·传道书》有云，“日光之下，并无新事。”但旧事究竟如何重现?只要充分地了解已发生的事物，未来便无所遁形吗?人们所熟悉的先知们，并不是所谓的历史学家，也谈不上什么数学家。依凭历史数据，能够预知未来吗?如果可行，那么，先知们便无处不在、无时不在。我们或可文学性宣称，历史昭示着未来，但这在哲学上是危险的，将其上升为一种数理性的逻辑，更是艰困的，甚或根本无法企及的。即便历史数据足够全面、完整、有效，甚或及时，在逻辑上，也难以推断出或确立起“历史决定未来”的命题。
大数据是全量数据，源于事实，也是事实，它并非既有经济理论变量性的函数分析，并不能在时间轴上理所应当地延展开去。在时间轴上，大数据终归是局部的，远非全量，它是实然的，是已发生的，即其性质上仍然是历史数据而已。问题再一次提出，通过历史数据能够“预知”未来呢?
大数据本身不是先知，也没有谁能通过大数据成为先知。基于大数据并不能建构所谓的“历史规律”，更谈不上把同大数据有所谓“关系”的某人或某类人嵌入到这一所谓的历史规律中去，进而使其发挥主观能动性，担纲某种角色。历史数据对于未来有一定的作用，但是根本上讲，历史数据并不能决定未来，换言之，未来并不是由历史决定的。没人能够凭依大数据而可预知未来，成为先知。
历史数据在多大程度上影响到未来呢?依凭大数据，如何更有效地预测未来呢?这只是相对以往诸般远非那么有效的预测而言的，终归有所助益，然而，毕竟只是概率意义上的“预测”而已，绝非“预知”。人类经济社会，就像是一盘永远下不完的棋，没人能够准确地预判输赢，遑论精确到输赢多少。有了大数据，便无所不知，无所不能，这无疑是一种妄想——大数据既不是主宰世界的上帝，也不是预知未来的先知。
上帝究竟是在掷骰子，还是在作计划?没人知道，包括那些真假先知们。
4. 大数据的大价值预测
大数据的大价值预测
数据本身是不会说话的，但是数据总结出的历史、数据反映出来的现状、数据呈现出的趋势能够说话。基于指标体系的预测分析平台建设的价值在于：平台展现出的任何一条曲线的变化都对应着某一个现状或问题，以及相关联的一系列指标，都意味着需要采取相应的改良措施。同时，由于行业数据的特殊性，结合专家的经验，可获取到管理上的缺陷，制定出相应的预防措施，反馈到企业的指标体系中，通过调整来进一步加强数据质量的管理，进而为有效提高续保率提供科学的数据依据。
2013年伊始，大数据开始充斥媒体，各行各业都相继进行数据分析、数据挖掘、领导决策等，那些占有“大数据”资源先天优势的群体，能否有效利用好数据，打破现有的传统格局，将决定其未来发展的命运。
大数据时代面临的挑战与机遇
大数据时代下的三百六十行，最不缺乏的就是数据，包括历史数据、行业最新数据等，但是却受阻于过量的冗余数据和数据不一致，而且它们变得越来越难于访问、管理和用于决策支持。目前的行业数据大多还停留在“集中化使用”阶段，传统的数据仓库方式，数据有进无出，仅解决了数据存储的问题，如何综合有效地使用这些数据，成为一大难题。而随着数据量成倍的增长，如何把这些大量的数据转换成可靠的信息以便于决策支持，是各行业面临的挑战。
大数据的本质是解决问题，大数据的核心价值就在于预测，而企业经营的核心也是基于预测所做出的正确判断。所以，我们应当充分地认识到：大数据时代对于各个业来讲，既存在挑战，也是一个巨大的机遇。
首先，面对海量数据，依靠在各行各业丰富的数据治理方法论，实现源头数据的质量保障，确保基于这些真实数据的分析与决策能够行之有效。
如何保障数据质量？
通过顶层设计的理念，确立企业的核心目标，围绕这个核心目标进行逐级分解，形成细颗粒度的详细指标体系，而基于指标体系的数据采集及处理平台，则以指标体系为依据，来到各个业务系统里去采集数据，或根据需要使用数据采集平台由人工进行填报，基于涉及各个指标的全样数据的完整采集，通过数据质量清洗工具与相应的检查规则，发现问题可及时对其进行修改，来对源头的数据从技术上进行严格把关。
其次，各行业的应用系统可谓纷繁复杂，由于这些系统的建设都是相对独立的，传统的数据处理方式只能针对各个业务系统去形成相应的分析数据，本质上未将数据进行整合与统一规划，因此形成了数据孤岛的现象。同方运用顶层设计理念下的指标体系梳理方法，以及业务元数据的技术手段，对各个业务系统的数据最终形成资源，进行统一化、标准化、集中化管理，实现数据的全局共享。用于综合应用、预测分析、领导决策等。
最后，通过基于指标体系的预测分析平台，能够为决策管理者提供科学的数据依据，同时也为涉及企业的客户管理、销售管理、市场管理、运维管理等各方面提供调整依据。
5. 大数据发展趋势预测 该往哪里走
大数据发展趋势预测 该往哪里走
想考察大数据最好同时考察大数据背后的技术、商业和社会维度。从发展成熟度来看，技术维度走的最远、商业维度有所发展但不算全面成熟，社会维度发展最差。所以虽然已经谈了很久大数据，但除了孕育出大数据自身的几个领域比如搜索等，其它领域却并没有从大数据中获得可见的收益。大多时候人们还是处在觉得这里肯定有金子，但需要更多的耐心的状态。这篇文章则尝试对大数据本身的特征做点挖掘，对未来的发展趋势做点预测。大数据上的深度和广度如果把大数据对应到海量的数据，那它就是非常含糊的概念，相当于变成信息的同义词，显然也就很难回答信息到底能干什么这样的问题。这时候为了推进思考通常需要先分类。如果把时间空间作为最基本的视角，那首先要区分的就是大数据的深度和广度。从时间的角度看大数据是完整的历史，从空间的角度看大数据是全球活动的痕迹。前者可以看成一种深度，后者可以看成一种广度，不同的场景对深度和广度的侧重有所不同。对于有些垂直的行业，比如医疗，大数据的深度更重要，所有的历史都可以在数据上得到找到之后，人们就可以更好的认知并优化相应的行业。对社会而言，很多时候广度则更重要，具体到某个场景我们只有一鳞半爪的消息，但当这种信息足够多，范围足够广，就有可能描述出相对及时的全貌。经常举的Google预测传染病的例子依赖的就是这种广度。这点决定了大数据的应用发展趋势，在深度重要的地方，公司这类组织需要成为主体，困难是如何跨越数据所有权的边界。对于医院而言，显然把所有治疗案例数据化并共享是有好处的，但如果只有一个医院这么做，那对这一家医院而言更多的可能是隐私上反弹所带来的坏处。在广度重要的地方，虽然在搜索这样的领域里公司也可以受益，但真正可以从大数据全面受益的机构其实是政府。数据越广，其所描述的主体就越大，而如果描述的是整个社会，那显然应该是社会的主要责任人会从中受益。这是个常识问题，就和看病的时候不会吃了医生给别人开的药自己反倒好了差不多。有的时候央视会播放网络做的春节期间人员流动图，这件事情也正好可以从侧面说明这问题。这种人员流动地图对能做出地图的人公司帮助远没有对政府的帮助大。简单总结下就是：深度和广度两个方向对数据的要求不同，前者需要更为详尽、有质量的数据源后者则对此要求不高，但两者在应用的时候都会面临付出回报不对等问题。大数据倾向于描述整体，而有能力收集或处理大数据的往往是个体，个体的回报在整体的提升中并不容易获得清晰体现。所以说现在大数据发展的瓶颈不是技术，而是背后所需要的分配关系的建立。这种关系理不顺，数据就会停留在孤岛层面，每个组织都有自己的东西，并把它命名为“大数据”。而为了理顺这种关系则要回到一个非常经典的问题，“公地”到底可不可以建立。数据公地的设想大数据其实有点像公地，在经济学里非常出名的一个论点是公地悲剧。《美国经济史》举了一个非常易懂的例子来说什么是公地悲剧：…这些经济推理命题有利于解释集体所有制和产出的共享(平分或固定份额)如何导致“免费搭车者”问题。为了说明这一点，考虑共享土地所有权，且共同生产了100蒲式耳玉米的10个工人，平均每人消费10蒲式耳玉米。假设一个工人开始偷懒并将其劳动努力减半，从而导致产出减少5蒲式耳。由于产出共享制度的安排，偷懒者的消费量和其它工人一样，现在都是9.5蒲式耳。尽管他的努力已经下降了50%，但他的消费量只下降了5%。偷懒者是在搭他人劳动的便车。…这背后有非常深刻的人性问题，即使我们可以通过努力协作创造更多的财富，个人也可以从中分享更多，但在群体里明显的个人倾向则是自己工作更少但分享更多。这与囚徒困境其实是相通的。基于实物的世界里眼下看不到彻底解决这问题的方法，只能依赖于某种被大家基本认可的分配秩序，比如：以前的血统现在的物竞天择，但基于比特的数字财富眼下看却有解决这问题的可能。基于比特的数据与实物最大的区别是数据并非是你拿走我就没有的东西，并且硬件的价格在飞速下降，开源又使数据的访问工具基本免费。这几者叠加在一起，使数据公地成为可能。这里面很有意思的问题是如果大家更在意我拿到的东西是不是绝对值变大了那数据公地的形成可能性就大些，因为如果存在数据公地，那每个人(企业)一定收获更多，但如果大家更在意我是不是比你多，那数据公地的建设就会多很多障碍，因为公地其实是让相关人员站到同样的竞争起点上。大数据的问题，在数据的使用上是技术问题，但在数据源上其实是社会经济问题，后者更难，所以大数据应用的发展不取决于技术的发展而取决于社会经济方式的变革速度。在有限的领域里，比如搜索、电商、云计算，技术已经得到比较充分的发展，眼下来看谁付出谁受益的问题是把小数据变成大数据过程中最主要的问题。大数据的路往那里走?数据的内在发展动力是数据越全价值越大，其实这也是一种网络效应，这种内在动力导致宏观来看数据所有权的发展只有两种趋势：一种是像现在移动端一样，每个人都有自己的私有数据源，接下来开始你死我活的竞争，最终有一家活下来，这也可以达成数据统一的终极目标。另一种则是在竞争中开始联合，建设上面所说的数据公地。如前所述行业数据和全社会的数据性质上差别很大所以要分开来探讨。对于行业数据而言，竞争对手间彼此的坦诚合作除非有极为特别的人物出现，否则是不太可能的。这种情况下最简单的办法是引入第三方。比如说每家运营商都握有几乎所有网民的行动数据，但要想让运营商彼此间开诚布公的合作把这些数据整合在一起创造某种价值，这就很难。这时候如果有第三方介入，制定好利益分配方案那就是可能的。如果这点可以达成，那唯一的关键点就是相应的商业模式是不是可以超越数据处理的成本。这点必须强调下的是，大数据的价值密度是很稀疏的，很多东西有价值但并不一定值得做，视频网站之所以赚不到钱一个关键原因就是带宽和存储的成本比较高，而对大数据而言商业模式找不好，情形可能比视频网站还差。挖矿的成本怎么也要小于挖矿所得挖矿才有价值。上述问题在行业数据里可能问题还不是太大，一般来讲行业数据的价值密度终究会大一些，并且因为相对比较垂直，总量终究有限制。所以大数据的行业应用比较容易发展。但对社会性的数据，这在很多时候就是个问题。我们都知道样本的全面性比数据的多少更有价值，但是如果多是确保样本全面性的唯一手段的话，那就意味必须有全的数据做一件事情才有意义。社会化的数据有两种应用方向，一种就是企业可以搞定的比如Google，一种则是属于社会层面，很难单独属于某个企业的比如智慧城市相关的人的活动数据。后者则需要上面所说的数据公地来做支撑。从数据的视角来看，现在有两种数据存放形式：一种是Google这样的企业拥有整个社会某个横截面上的全部数据，这应该是种特例，并且数据会局限在公开信息;一种则是被割裂的各种与人行为相关的数据，比如购物相关的在电商，与人相关的在社交网络和IM，线下服务相关的则在O2O企业，铁路相关的在12306等。Google这种拥有全的数据，但并不拥有人的行为，所以说Google这种企业相当于拥有整个社会的一个横截面的数据。而所有其它企业则只拥有某个垂直领域的数据。如果依赖于企业做这种数据统一的尝试，在前者就会有投资200亿做O2O类的举动，因为这会补全数据，在后者就会有做电商的想做社交，做社交的想做电商这类事发生。类似的故事还可以在终端上发生，所有这些行为的终极目标都是一家企业搞定所有这些事情，但这是不可能的，这种不可能还不单是经济原因。而数据不能打通，那就只能在割裂的数据上做自以为是大数据的大数据。所以说这骨子里是数据公地究竟能不能建立的问题，而要想建立数据公地，那至少要解决谁来做的问题，对此开源给出的启示有两点非常关键：第一这不能是个盈利组织;第二这要能获得众多企业的支持。因为数据会牵涉隐私，所以同开源相比那就一定还要有比较清晰的界定数据使用的规则。小结在有一种切实的办法解决数据所有和使用权之前，大数据的应用应该还都是局部的。因为它的深度应用牵涉社会很多部分的彼此协调，所以这个过程可能是非常漫长的。这里面有意思的事情是，大数据的出现直接推动了机器智能的发展，而机器智能产生影响的速度可能会远快于大数据本身。
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6. 大数据能预测未来吗
摘要 当然能。就目前而言,大数据预警系统和决策支持已经是大数据领域非常热门的两大分支,分别对应预警和预测。这两个门类,也正是我们从事的商务智能(BI)的核心功能之一。所以是可以预测未来的。
7. 大数据 发展趋势预测
大数据 发展趋势预测
趋势一：成为重要战略资源
在未来一段时间内，大数据将成为企业、社会和国家层面重要的战略资源。大数据将不断成为各类机构，尤其是企业的重要资产，成为提升机构和公司竞争力的有力武器。企业将更加钟情于用户数据，充分利用客户与其在线产品或服务交互产生的数据，并从中获取价值。此外，在市场影响方面，大数据也将扮演重要角色——影响着广告、产品推销和消费者行为。
趋势二：数据隐私标准将出台
大数据将面临隐私保护的重大挑战，现有的隐私保护法规和技术手段难以适应大数据环境，个人隐私越来越难以保护，有可能会出现有偿隐私服务，数据“面罩”将会流行。预计各国都将会有一系列关于数据隐私的标准和条例出台。
趋势三：与云计算深度融合
大数据处理离不开云计算技术，云计算为大数据提供弹性可扩展的基础设施支撑环境以及数据服务的高效模式，大数据则为云计算提供了新的商业价值，因此，从2013年开始，大数据技术与云计算技术必然进入更完美的结合期。总体而言，云计算、物联网、移动互联网等新兴计算形态，既是产生大数据的地方，也是需要大数据分析方法的领域。
趋势四：分析方法发生变革
大数据分析将出现一系列重大变革。就像计算机和互联网一样，大数据可能是新一波的技术革命。基于大数据的数据挖掘、机器学习和人工智能可能会改变小数据里的很多算法和基础理论，这方面很可能会产生理论级别的突破。
趋势五：网络安全问题凸显
大数据的安全令人担忧，大数据的保护越来越重要。大数据的不断增加，对数据存储的物理安全性要求会越来越高，从而对数据的多副本与容灾机制提出更高的要求。网络和数字化生活使得犯罪分子更容易获得关于人的信息，也有了更多不易被追踪和防范的犯罪手段，可能会出现更高明的骗局。
趋势六：大数据学科诞生
数据科学将作为一个与大数据相关的新兴学科出现。同时，大量的数据科学类专着将出版。
趋势七：
催生数据分析师等职业
大数据将催生一批新的就业岗位，如数据分析师、数据科学家等。具有丰富经验的数据分析人才成为稀缺资源，数据驱动型工作机会将呈现出爆炸式的增长。
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8. 大数据预测分析方法有哪些
1、可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2、数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3、预测性分析能力
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4、数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
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9. 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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10. 通过大数据获得足够多的信息，是否可以预测个人的行为
不可能完完全全的预测个人的，就算是获得了足够多的信息都没有你去接触这个人更快的预测这个人，消息也是有误的，要预测一个人最好自己去了解。