大数据预测分析方法有哪些

1. 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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2. 大数据如何预测

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而做出正确判断。在谈论大数据应用时，最常见的应用案例便是“预测股市”“预测流感”“预测消费者行为”等。
大数据预测则是基于大数据和预测模型去预测未来某件事情的概率。让分析从“面向已经发生的过去”转向“面向即将发生的未来”是大数据与传统数据分析的最大不同。

大数据预测的逻辑基础是，每一种非常规的变化事前一定有征兆，每一件事情都有迹可循，如果找到了征兆与变化之间的规律，就可以进行预测。大数据预测无法确定某件事情必然会发生，它更多是给出一个事件会发生的概率。

实验的不断反复、大数据的日渐积累让人类不断发现各种规律，从而能够预测未来。利用大数据预测可能的灾难，利用大数据分析癌症可能的引发原因并找出治疗方法，都是未来能够惠及人类的事业。

3. 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。

4. 大数据分析预测 并不是风险“预言家”

大数据分析预测 并不是风险“预言家”
　企业依靠大数据分析进行预测，这是否意味着大数据可以降低企业风险？目前，一些公司正在进行大数据分析。CIO 、CFO、审计师和其他人有风险监控需求的人都试图使用商业智能工具来尝试量化他们所面临的危险程度，如常见的项目分析，制定市场目标等。
　　没有数据的分析，CIO很可能面临失败。媒体上关于CIO选型失败的案例屡见不鲜，企业的由此遭受的损失也不言而喻。
　　随着企业业务的增大，IT厂商们也对大数据分析表达出前所未有的热情，通过预测分析来预测项目的成功率，企业认为这样可以降低项目的失败率。目前市场上，有很多数据分析公司，通过专门的预测工具，帮助客户找出项目的弱点，并评估数据分析在整个项目中的作用。很多企业呼吁尽早完善企业风险预测软件功能，目前，甲骨文，SAP等企业软件供应商也一直在努力，帮助客户实施更为成功的项目。
　　CIO们在使用大数据分析工具的前提是部署云计算，但是云计算不无高风险，例如把关键业务系统放在Amazon的云中，一旦出现云服务中断现象，后果严重。与云计算相比，大数据分析预测也不是那么容易，数据点的分析以及数据分析计划的分布，都在考验着人类的创造思维能力。大数据分析，要像Google Analytics(谷歌分析)可以产生一些漂亮的图表一样，可以突出的问题，制动一个周期的固定计划。而CIO的职责就是找到项目的的问题和项目需求，了解企业的优先事项，理清轻重。
　　但是对于大数据可以帮助企业降低风险的说法，很多研究机构持怀疑态度。很多CIO也表达书不同的看法。CIO们承认Analytics(分析)可以帮助企业预测到一些可能出现的风险状况，但是并不是真正预测到会发生什么，因为很多项目的成功依赖企业的领导或者企业风格。
　　很多项目的成败不取决于某一个项目，而是要看整体的项目实施，很少有项目是一个独立的个体。如果数据分析工具分析出的是一个个不可信的假表，那么这样的数据结构的危害会更大。
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5. 大数据和预测分析的非常规性用途

大数据和预测分析的非常规性用途
  在本文中，威尔?凯利将与我们分享一些关于大数据和预测分析，在多个行业的一些非常规的用途。
　　我们已经性接触过众多围绕着大数据和预测分析的公约、挑战、目前流行的思维理念、以及商业模式的文章了。然而，除了对于大数据的恐惧、怀疑、不确定性以及对于大数据概念的大肆炒作之外，目前，已经有一些企业开始把大数据分析技术用在一些非常规的领域了。
　　露天采矿挖掘数据追踪
　　首先，让我们来看看日立数据系统(HDS)如何利用大数据和预测分析来支持某些大型建设、采矿和交通运输等行业的重工业应用的吧。当我与他们的产品规划副总裁迈克尔?海;软件产品的营销高级主管萨拉?加德纳;以及全球营销的高级副总裁阿西姆?查希尔进行交流时，他们向我概述了大数据和预测分析如何在重型矿山设备上工作的。
　　这篇由萨拉?加德纳撰写的题为《日立数据机：露天矿数据挖掘》重点讲述了日立是如何利用大数据来支持其露天矿数据挖掘机械工作的。我不是在谈论数据的挖掘，而是说矿产的地下开采。加德纳的文章中说明了一些极端例子：如数据机床推动了大数据和预测分析，进而帮助完成我们很多人都认为是非常规性的业务任务。
　　一些大数据业内人士将大数据和预测分析的应用程序在重型工业设备和运输系统的运用视为未来整个大数据运用领域增长的一个主要因素。
　　提高电子商务客户体验
　　尽管零售商店行业的竞争已然十分激烈了，一些相同的问题也开始延伸到电子商务领域里。一家名为Bloomreach的创业公司旨在利用大数据来提高电子商务的客户体验。这是基于客户的搜索习惯来提供客户专属页面，而不是修改整个网站的用户体验。Bloomreach公司的技术侧重于通过分析产品需求关注内容发现。
　　Bloomreach公司的首席执行官Rajdedatta向我介绍了该公司如何利用大数据技术来加强电子商务的客户体验。他们的技术人员在大型电子商务网站的后端，使他们能够在保证强大的客户体验的同时，基于客户搜索条件的最佳匹配来定制新产品登陆页面。
　　虽然将大数据应用程序作为电子商务和客户体验的一部分可能看起来已经平常了。但这为我们指明了三个发展方向。第一个发展方向是大数据将向电子商务的世界的内容战略家、信息建筑师、设计师发起挑战。第二个发展方向是大数据的流畅性将成为以后的电子商务人才的重要要求。第三个，也许是最重要的发展方向是电子商务网站后端的大数据技术将成为在搜索和网上销售竞争中吸引顾客眼球所必须的技术。
　　收银机和呼叫中心背后的应用分析
　　可能大数据最为知名的应用领域就是跟踪客户的行为了。然而，日立商业显微镜的大数据和预测分析适用于通过应用技术于大客户服务中心和零售店的收银机来分析客户的另一面。
　　商业显微镜捕捉所谓的“情感时刻”，用传感器分析客户在接受电话客服的发声，或通过客户的刷卡消费来统计客流量，通过工牌卡来了解客户在于呼叫中心的哪位客服人员沟通。
　　在零售环境中，商业显微镜可以研究客流量，然后返回数据，帮助优化零售环境的布局。
　　大数据可以根据与顾客的互动来跟踪客户的行为，以便为企业提供可操作的信息，进而为顾客提供最佳的服务，赢得商业竞争。
　　实施NFL门票动态价格
　　大多数和我一样住在华盛顿的Redskins橄榄球队的球迷都非常熟悉人们在橄榄球赛季对于门票定价的投诉和抱怨。而其他地区的球迷对于他们当地的NFL球队在每个赛季的门票定价也充满了各种爱恨。NFL正在使用FICO的大数据和预测分析方法，以确定并实施动态的门票定价策略。
　　利用大数据和预测分析方法来实施动态定价可能比我们更了解消费者。只是，FICO和NFL才刚刚开始使用案例研究项目阶段。如此规模的大数据和预测分析项目至少需要是在收集了一段时间的客户需求、以及其他方面的消费需求才可以付诸实施。
　　提高企业溢价认购用户留存率
　　今天，溢价认购市场面临更多的挑战。因为取消认购是用户在时机成熟时削减预算的第一步。而一家初创型企业ScoutAnalytics正在应用大数据和预测分析，以帮助包括软件即服务(SaaS)、信息服务和数字媒体等类型的企业改善他们的用户留存率。
　　ScoutAnalytics公司宣称他们在帮助企业提高溢价认购用户留存率方面的营收增加了10%至15%。其可以作为一个数据枢纽，关联到销售配额，帮助销售团队获取更多的经常性收入。
　　总结
　　在这篇文章中，我们向您展示了大数据和预测分析如何成为横跨多个行业的非传统的应用的基础技术。尽管频繁的采用大数据和预测分析还是一项挑战，但这些非常规性的特殊的应用技术为我们展示了更好的个人、企业的未来。而在线生活也必将成为今天和未来更大的商业平台的一部分。
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6. 数据预测方法

7. 大数据的预测作用诊断作用有哪些？

有作用，但是不能过于夸大大数据带来的影响。如果这样？人类存在的意义，有经验的人生存的空间在哪里呢？
但是不可否认，更多大数据的应用，的确帮助我们：
1.更好地透过本质发现问题。至少算大的东西，可以更能高度归纳，给出结论性的结论。
2.更能高效的处理复杂工作，且都未来工作更有前瞻性。
3.新品上市时候，通过大数据分析可以帮助运营的小伙伴更好了解用户反馈。前期测试数据，去反过来预测用户行为。
很多人都拥有很强的商业分析能力，而这个很强的商业分析能力之所以强大是因为他们拥有足够强大的数据分析能力，学会分析数据不仅有助于增强商业领域的分析能力，也将有助于其它领域的分析能力。那数据分析到底拥有哪些作用呢?
一、可以提高工作效率
当在工作中碰到几千个甚至几万个数据的时候，不仅需要耗费大量的时间以及精力对其进行分类归纳，还需要分类归纳的数据中找出数据与数据之间的内在关系，是变量与变量之间的关系，还是变量与定量之间的关系，这个关系的寻找就需在借助数据分析的作用。有了数据分析，可以将数据之间的关系可以其它方式表现出来，比如通过图表的变化关系来阐述数据之间的关系;通过数据分析工具来找到数据之间的内在规律。这样就可以大大节省工作的时间，从而提高工作的效率。
二、可以使分析工作进行的更有条理
庞大的数据库一般是杂乱无章的，从表面上也看不出数据之间到底有何联系，人们在工作过程中也很难一下子记住那么多的数据，因为这种种困难将会大大阻碍工作进程，同时也会造成工作处理进程上的混乱。而通过数据分析让数据变得可视化，更利于工作人员记住，更益于工作人员进行分类，这样就会使各项工作进行得更加清晰有条理。
三、可以使分析的结果更加准确
当数据量非常庞大时，单用眼睛看，用脑袋记就会很容易出现混乱，计算的结果也会容易出错，有可能还会造成大量错误，有了数据分析后无论是条理上还是在层次上都会更加明了清晰，可以有效地确保分析结果的准确无误。
现今各行各业一般都自带数据分析工具或者软件，正是因为它的作用在各项工作中必不可缺，故而人们只能借助数据分析的力量让自己的工作开展得更顺利，更快地完成相应的工作。这也许就是数据分析在现实生活中的独特魅力吧？

8. 大数据时代 大数据分析让预言走向现实

大数据时代：大数据分析让预言走向现实
有一个经典案例被从事大数据的人常常提到。 一位生活在美国的父亲怒气冲冲地跑到一家超市与经理大吵，原因是只有15岁的女儿购物后，回家发现商品中被加入了很多针对婴儿孕妇商品的广告。 两周后，父亲向经理道歉，这时他才知道自己女儿已经怀孕近两个月，父女都不知道，可是数据分析公司已经根据她女儿近期的网络数据预测到，接着把数据推送给超市，告诉他们可能有一个已经怀孕的顾客正在购物。 还有一个离我们比较近的例子。华东师大数据中心的预警系统模块之一，餐饮预警系统可以对学生的餐饮消费数据进行统计分析，发现低于警戒值就会发出短信慰问，确定学生是否有经济困难。 这就是大数据洞察人的方式。在体会到大数据神奇力量的同时，也让很多人对自身数据安全而担忧。 “大量数据的汇集不可避免地加大了用户隐私泄露的风险。一方面，数据集中存储增加了泄露风险，也成为人身安全的一部分；另一方面，一些敏感数据的所有权和使用权并没有明确界定，很多基于大数据分析都未考虑到其中涉及的个体隐私问题。”工业和信息化部赛迪智库的冯伟在刊载于媒体的署名文章中指出。 对一般用户的担忧，周涛却认为，普通用户如果要真正融入大数据时代，享受个性化专属信息服务，不得不牺牲一部分个人隐私。 “政府和业界需要做的，是设计非常苛刻严格的法律条例和行业规则，全力打击那些除了提供非侵入性的或用户同意的服务外，以伤害用户的方式利用用户隐私牟利的企业。通过提高对侵害用户隐私行为的惩罚力度，使得这种行为本身变得得不偿失。”周涛认为这才是根本保护治理数据安全的办法。 “大数据对技术和应用所带来的挑战是全方位的。”钱卫宁认为，“数据资产化后，数据监护将成为一个新的核心问题，是对数据的产生、收集、保存、维护、处理、利用的整个生命周期的管理。数据安全与隐私保护也是数据监护的一个方面。有效的数据监护和服务模型是大数据从一系列的问题走向成功应用的关键。
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