预测是大数据核心价值
大数据时代思维方式对教育的启示
教育发展研究2013．21决策参考摘要：随着互联网技术的革新，大数据开始蔓延至各个行业和领域，影响着人们的知识体系和生活方式。
在大数据时代，能否激发和利用隐藏于数据内部未被发掘的价值，实现在教育、经济、交通、医疗等领域的革新，取决于人们对于数据及其潜在价值和功能的认识和态度。
本文主要阐述大数据时代思维方式的结构及特性，并总结大数据时代思维方式为教育带来的启发。
关键词：大数据；大数据时代；思维方式；个性化教育；教育决策；教育评价张燕南/华东师范大学课程与教学研究所博士研究生赵中建/华东师范大学课程与教学研究所教授（上海200062）大数据时代思维方式对教育的启示笮张燕南赵中建在大数据时代背景下，数据无所不在，许多过去难以量化的信息都将转化为数据进行存储和处理。
通过大数据时代的数据储备和技术理念，以前所未有的方式洞见事物的发展趋势，进而影响人们的价值体系、知识体系和生活方式。
在大数据时代开启伊始的今天，能否激发和利用隐藏于数据内部尚未被发掘的价值，实现在教育、经济、交通、医疗等领域的革新，取决于人们对于大数据及其潜在价值功能的认识和态度。
也就是说，形成与之相适应的思维方式是驾驭大数据和实现其价值的关键。
大数据时代的思维方式离不开大数据的支撑，大数据是大数据时代思维方式出现的源头和赖以生存的基础。
从根本上说，大数据时代思维方式是产生于大数据时代、立足于大数据平台之上的新观念体系。
一、大数据及其特性和价值大数据(big data)概念源于最早经历信息爆炸的学科，用于描述目标数据量的规模远远超出了一般电脑处理能力的情形。
在众多领域都面对着爆发式数据增长的今天，数据处理技术和工具随之蓬勃发展，大数据则不仅用于描述需要进行批量处理或分析的大量数据集，同时还涵盖了处理数据的速度。
美国互联网数据中心将大数据定义为：通过高速捕捉、发现/分析，从大容量数据中获取价值的一种新的技术架构。
[1]可以概括为四个英文字母V ，即更大的容量(Volume)、更高的多样性(Variety)、更快的生成速度(Velocity)以及由前面三个“V ”的组合推动的第四个因素———价值(Value)。
大数据电子数据证据的挑战与机遇
大数据电子数据证据的挑战与机遇摘要：在大数据时代，挑战与机遇并存。
从海量电子数据中去寻找那一丝与诉讼相关联的证据犹如海中捞针，使电子数据证据收集的成本增加，电子数据证据偏在成为难以解决的结构性问题。
更为重要的是大数据的核心价值及数据挖掘方法对人们思维方式的改变，对电子数据证据的收集与司法应用产生了一定的影响。
大数据时代催生了新的电子数据证据的采集方法，大数据挖掘技术也给电子数据证据的发现提供了新思路。
在大数据时代最需要做的是努力使电子数据证据收集模式借助于大数据处理技术发挥更大的作用。
应对大数据的挑战，把握大数据创造的机遇，完善电子数据证据收集的权利与义务以及对应用新技术收集电子数据证据给予相应的证明力，才能有效保障当事人公平地接近证据，维持当事人在诉讼上公平公正竞争，以促进诉讼及发现真实。
关键词：大数据；电子数据证据；挑战；机遇中图分类号：DF713文献标志码：A文章编号：10085831（2014）030111092012年被称为大数据元年，大数据开启了一次重大的时代转型，它正在改变我们的生活和认识世界的方式。
“这是一场革命，将横扫学界、商界和政界，所有领域都将被触及”[1]。
大数据的冲击迫使人们对电子数据证据的认识活动必须提高到一个新的水平，而认识活动的基本目标是发现“真实”，从纠纷解决的角度看，事实真相的发现对纠纷解决具有永恒的价值[2]。
大数据的核心价值是预测。
通过数据挖掘（Data mining）①获得大数据的深层含义，世界许多在单纯依靠人类判断力的领域都会被计算机系统所改变甚至取代。
大数据分析不仅使亚马逊知道我们喜欢的图书，让淘宝网推荐我们可能需要的产品，甚至在识别犯罪、证据搜索上发挥巨大的作用。
基于传统证据收集制度的思维与方式已完全不能适应大数据时代的步伐，面对开放复杂的大数据系统，传统的因果分析难以奏效，因为“大数据时代开启了一场寻宝游戏，而人们对于数据的看法以及对于因果关系各相关关系转化释放出来的潜在价值的态度，正是主宰这场游戏的关键”[3]。
预测是大数据核心价值
预测是大数据核心价值人们在谈论大数据的采集、存储和挖掘时，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”，预测性分析是大数据最核心的功能。
大数据还拥有数据可视化和大数据挖掘的功能，对已发生的信息价值进行挖掘并辅助决策。
传统的数据分析挖掘在做相似的事情，只不过效率会低一些或者说挖掘的深度、广度和精度不够。
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，它更多是给出一个概率。
从天气预报看大数据预测的四个条件在互联网之前便已经有基于大数据的预测分析了：天气预报。
因为互联网，天气预报为代表的大数据预测的以下几个特征在更多领域得到体现。
1、大数据预测的时效性。
天气预报粒度从天缩短到小时，有严苛的时效要求，基于海量数据通过传统方式进行计算，得出结论时明天早已到来，预测并无价值。
其他领域的大数据预测应用特征对“时效性”有更高要求，譬如股市、实时定价，而云计算、分布式计算和超级计算机的发展则提供了这样的高速计算能力。
2、大数据预测的数据源。
天气预报需要收集海量气象数据，气象卫星、气象站台负责收集，但整套系统的部署和运维耗资巨大。
在互联网之前鲜有领域具备这样的数据收集能力。
WEB1.0 为中心化信息产生、WEB2.0为社会化创造、移动互联网则是随时随地、社会化和多设备的数据上传，每一次演化数据收集的成本都大幅降低，范围和规模则大幅扩大。
大数据被引爆的同时，大数据预测所需数据源不再是问题。
3、大数据预测的动态性。
不同时点的计算因子动态变化，任何变量都会引发整个系统变化，甚至产生蝴蝶效应。
如果某个变量对结果起决定性作用且难以捕捉，预测难上加难，譬如人为因素。
大数据财务分析智慧树知到答案2024年台州职业技术学院
大数据财务分析台州职业技术学院智慧树知到答案2024年第一章测试1.大数据最核心的价值是（）。
A:收集 B:预测 C:统计 D:分析答案:B2.大数据以多元形式从许多来源搜集，庞大数据组往往具有（）。
A:规模性 B:专业性 C:流通性 D:实时性答案:D3.大数据或称为巨量资料指的是需要新处理模式，才能具有更强的（）的海量高增长率和多样化的信息资产。
A:洞察力 B:决策力 C:流程优化能力 D:预测能力答案:ABC4.大数据源于互联网的发展。
（）A:错 B:对答案:B5.2020年，大数据被正式列为新型生产要素。
（）A:对 B:错答案:A第二章测试1.以下哪项是大数据在审计中的应用（）。
A:绩效分析 B:投资者角度财报分析 C:员工舞弊识别 D:第三方支付风控答案:C2.所有用户轨迹数据化是以下哪一项大数据营销能力（）。
A:运营化营销能力 B:数字化营销能力 C:精准化营销能力 D:智能化营销能力答案:B3.大数据的新型业务拓展包括（）。
A:数据交易 B:数据搜索 C:数据资产的评估 D:财务预测答案:ABC4.大数据管理是财务转型的起点。
（）A:对 B:错答案:B5.客户价值分析(CVA)应用大数据的技术在保持和衡量客户关系的过程中加速销售周期，成为实现极致客户体验的科技。
（）A:对 B:错答案:A第三章测试1.pandas 库是一个相当强大的数据处理工具库，其中常见的功能就是处理（）数据A:DataFrame B:EXCEL C:WORD D:PDF答案:B2.引入（），用于进行正则表达式处理。
A:requests 库 B:re库 C:pandas 库 D:time 库答案:B3.数据采集的特征包括（）A:采集时效准 B:采集维度细 C:采集规模大 D:采集范围全答案:ABCD4.采集到的数据根据数据类型不同，分类为结构化数据和非结构化数据。
（）A:错 B:对答案:A5.系统日志采集主要是收集公司业务平台日常产生的大量日志数据，供离线和在线的大数据分析系统使用。
大数据时代心得体会网 大数据时代第集心得体会(大全8篇)
大数据时代心得体会网大数据时代第集心得体会(大全8篇)（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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政府数字化转型理论与实践答案
政府数字化转型理论与实践答案数字政府一、建设数字政府，推进政府治理体系与治理能力现代化（一）世界各国推进数字政府建设的进程当今世界，正在经历一场更大范围、更深层次的科技革命和产业变革，互联网、大数据、人工智能等现代信息技术不断取得突破。
2018年以来，世界各国继续推进大数据战略布局，相关的政策内容已经从全局性的顶层设计阶段向各细分领域延伸，进一步推进了大数据与人工智能、5G网络、云计算等技术的融合发展。
2018年，美国先后发布了《数据科学战略计划》《美国国家网络战略》《美国先进制造业领导力战略》。
其中，当年9月公布的《美国国家网络战略》是15年来美国第一个全面阐述的网络战略。
欧盟在同年4月发布《欧盟人工智能战略》，5月公布《一般数据保护条例》，6月公布《地平线欧洲》。
此外在2018年年中欧盟还先后发布了《非个人数据在欧盟境内自由流动框架条例》《促进人工智能在欧洲发展和应用的协调行动计划》《可信赖的人工智能道德准则草案》等一系列政策。
其中，欧盟《一般数据保护条例》的颁布，被部分研究者称为个人数据保护的里程碑事件。
英国在2018年1月发布《数字宪章》，4月发布《产业战略：人工智能领域行动》，6月发布《国家计量战略实施计划》等一系列行动计划。
其中《国家计量战略实施计划》是相应于2017年3月发布的英国《国家计量战略》，共提出了五大目标及相应举措。
德国在2018年9月发布《高技术战略2025》，是德国未来高科技发展的战略框架，以“为人研究和创新”为主题，将研究和创新与国家繁荣发展目标相结合。
此外，德国重点围绕人工智能领域，在当年先后发布了《联邦政府人工智能战略要点》和《人工智能德国制造》。
法国在2018年3月发布了《法国人工智能发展战略》，7月发布《5G发展路线图》，9月发布《利用数字技术促进工业转型的方案》等一系列大数据战略相关的前沿技术政策。
日本围绕大数据发展，在2018年6月发布《日本制造业白皮书》《综合创新战略》《集成创新战略》，7月公布《第2期战略性创新推进计划（SIP）》等战略和计划。
福建省百校联盟2023届高三下学期4月联合测评(三模)语文含解析
2023届4月高三联合测评（福建）语文（答案在最后）全卷满分150分，考试时间150分钟。
注意事项：1．答卷前，考生务必将自己的姓名、准考证号填写在答题卡上，并将条形码粘贴在答题卡上的指定位置。
2．回答选择题时，选出每小题答案后，用铅笔把答题卡上对应题目的答案标号涂黑。
如需改动，用橡皮擦干净后，再选涂其他答案标号。
回答非选择题时，将答案写在答题卡上。
写在本试卷上无效。
3，考试结束后，将本试卷和答题卡一并收回。
4．本卷主要考查内容：高考范围。
一、现代文阅读（35分）（一）现代文阅读I（本题共5小题，19分）阅读下面的文字，完成1～5题。
自从人类有了文字和数字，数据也就产生了。
我们的祖先可是称得上运用数据的鼻祖。
公元前341年，魏惠王在逢泽（今河南开封）举行会盟，后魏国以韩国没有前来赴会为借口，兴兵讨伐韩国。
韩国向齐国求救，齐威王采用军师孙膑的建议，待魏国与韩国交战疲惫不堪时，大举发兵救韩。
魏国军师庞涓率10万大军欲与齐国一决雌雄。
孙膑见庞涓来势汹汹，决定智取，于是下令军队向马陵（今山东郯城县一带）方向撤军，选择在一沟壑密林处设伏，诱敌深入。
孙膑提出建议，命士兵第一天挖供10万人吃饭的灶，第二天减少5万，第三天减少到3万。
庞涓侦察到齐军的这一变化，认为齐军士兵胆小畏战，每天都有大量士兵逃跑，减员严重。
于是，亲自率兵追击，结果大败，庞涓自知在劫难逃，拔剑自刎。
这就是史上著名的“马陵之战”，孙膑所用计策被称之为“减灶之计”。
这一战役可以说“成亦数据”“败亦数据”，也是我国最早运用数据的典型案例。
今天，大数据时代已悄然来临，将开启一个崭新的时代，人类与世界的关系，将借助大数据的帮助进入一个新阶段。
大数据时代需要数据思维，即养成对数据的敏感和分析习惯，根据数据来思考和分析问题。
善于从数据中发现和挖掘其内在价值，在预测事物发展、判定当前态势以及做决定决策时，先看看“数据怎么说”，而不是主观判定，或是从时过境迁的经验出发。
大数据的核心价值是什么
大数据的核心价值是什么？相信很多人或多或少都听过“大数据”这个词，但是对于它的主要体现却并不了解。
我们现在所处的时代就是数据日益渗透生活的时代，大数据与人们的生产生活有着越来越密切的关系。
刚刚闭幕的2017中国国际大数据产业博览会又为火热的大数据产业添了一把火，博览会签约金额达167亿余元，签约意向金额为256亿元左右。
这一全球首个以大数据为主题的展会，再一次撩起了大数据的神秘面纱，展示了大数据的大能量，一个通过加工处理数据来创造价值的产业正在迅猛发展。
而对于大数据人才的需求也在持续增长中，像作为来的领头羊，必须掌握的技术就是大数据技术。
大数据作为重要的基础性战略资源，核心价值在于应用，在于其赋值和赋能作用，在于对大量数据的分析和挖掘后所带来的决策支撑，能够为我们的生产生活、经营管理、社会治理、民生服务等各方面带来高效、便捷、精准的服务。
中科点击作为行业大数据应用专家，凭借多年大数据应用实战经验，形成了一套标准化的产品开发模式(16大任务包，196个节点，100天开发周期)，已经为汽车、金融、教育、电商、医美等众多行业提供了定制化的大数据服务。
大数据产业也因此有了稳步增长的基础。
2016年我国大数据核心产业规模达到3100亿元，按照工信部今年年初发布的《大数据产业发展规划(2016—2020年)》，预计到2020年将达到1万亿元的规模。
2016年，我国两批次8个国家级大数据综合试验区开始建设，大数据集聚发展布局初步形成，各区域特色化发展态势初现。
众多大数据企业不断创新，开源技术成为大数据技术创新和产业进步的重要力量。
大数据在金融、电信、交通等行业领域不断深化应用，催生着新业态，加速着产业升级。
随着大数据领域的不断扩大，人才需求量也越来越大。
千锋大数据开发培训课程的目标是培养德智体美全面发展，具有良好的职业道德和创新精神，掌握计算机技术、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等基础知识，具备分布式存储、分布式计算框架等基本技术，熟悉大数据处理和分析技术，面向大数据平台建设与服务企业。
大数据的核心价值是什么
大数据的核心价值是什么实战型能落地大数据营销/管理专家-黄俭老师简介：滨江双创联盟荣誉理事长；上海蓝草企业管理咨询有限公司首席讲师；多家知名企业特聘高级管理顾问。
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擅长领域：战略管理/领导力系列/ 经典营销/新营销/大数据营销授课风格：采用情景式教学法，运用相关的角色模拟和案例分析诠释授课内容，理论与实战并举，侧重实战，结合视听教材，帮助学员在理论基础与实践应用方面全面提升。
广大的学员认为授课风格为：幽默风趣、条理清晰、实战、理论联系实际。
主讲课程：《电话营销技巧》《杰出的房地产销售》《如何做好一流的客户服务》《电子商务与网络营销》、《销售流程与技巧》、《大客户营销》、《顾问式销售》、《如何成为成功的房产销售员》、《总经理视角下的营销管理》、《非营销人员的营销管理》、《如何塑造成功的电子商务品牌》，《精准数据营销实战》、《卓越营销的营销策划》、《打造双赢关系营销》、《卓越客户服务及实战》、《海外市场客服及实务》大数据已经渗透到当今的每个行业和业务领域，成为最重要的生产要素。
电信运营商行业大数据应用考试试题及答案
电信运营商行业大数据应用考试试题及答案(总6页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--企业级大数据平台架构电信行业大数据应用案例分享互联网+行业大数据应用案例分享第一套题1、哪个选项不属于大数据4V特点（B ）A、VolumeB、ValidC、VarietyD、Value2、大数据的特点不包含（ B ）A、数据体量大B、价值密度高C、处理速度快D、数据不统一3、业界对大数据典型特征定义，一下哪像描述正确ABC4、Hadoop包括（ABC）A、Hadoop Distrbuted Filesystem（HDFS）B、HadoopMapReduceC、HbaseD、HadoopStreaming5、有关HDFS文件系统说法正确的是以下那些？（AD）A、HDFS本身是个高可用系统架构B、HDFS采取的是多NameNode、DataNode架构C、HDFS数据副本的数量越大越好D、HDFS NameNode分主备，主备不同时对外服务6、关于大数据的理念的描述，以下哪些不正确（BD）A、相关性比因果更重要B、要效率也要绝对精准C、大数据的核心价值是预测D、遵从隐私和法律并非大数据的风险7、HDFS文件系统适用于以下哪些场景（AC）A、将单文件分割成很多小块存储B、存储大量小文件C、流式数据读取D、实时数据读取8、对海量大数据管理可能面临的难题包括（ABCD）A、如何实现快速查找，提升检索效率；B、如何保证数据真实性，防止数据诈骗；C、如何实现PB级不同类型数据的存储；D、如何降低数据产生数量，节约存储资源。
9、大数据应用大大方便教育资源的管理，彻底改变教育模式，特别是在科研领域，面向数据密集型科研发现，将成为继三大范式之后的第四范式，此处提到的科学发展领域的三大范式是指（ABC）A、理论B、推演C、模拟D、计算第二套题1、运营商大数据主要遍布在一下哪些域（多选）（ ABC ）A、B域B、O域C、M域D、R域2、以下哪些是运营商大数据应用痛点（多选）（ABCD）A、价值呈现：大数据应用价值呈现和创新不足B、应用建设：周期长、门槛高、多冗余、体验差C、组织流程：应用跨部门，缺乏流程贯串和使能业务生产D、生态建设：无法有效构建和融入新的数字生态圈3、一下那个不是运营商大数据服务能力构建实录（B ）A、基于“客户画像理论”构建六大能力模型B、对外变现C、基于场景化设计，构建应用数据服务产品D、基于“三维矩阵”开展数据服务产品设计4、基于“客户画像理论”构建六大能力模型是源自以下哪个着作（C ）A、《犯罪心理》B、《原罪》C、《犯罪心理学（第七版）[Criminal behavior]》（美巴特尔等着）D、《精准营销》5、以下哪些属于“客户画像理论”构建六大能力模型之位置洞察（多选）（ABCD）A、常驻位置B、实时位置C、区域位置D、位置轨迹6、以下哪个不属于“客户画像理论”构建六大能力模型之行为预测（C ）A、套餐推荐指数B、宽带推荐指数C、视频偏好指数D、客户离网预测7、以下哪些属于“客户画像理论”构建六大能力模型之价值管理（ACD ）A、身份特质B、商品关注指数C、价值贡献D、来源去向8、以下哪个是网页财融合管理平台主要解决的问题（多选）（ ABCD ）A、促进财务和业务的精益化管理协同B、在整体上对收益、业务、网络建设等因素综合考虑，有序规划C、为基站选址及扩容、促销活动资源投入提供决策依据D、识别价值基站小区指导网络规划、保障；评估促销活动收益、优化营销资源合理投入9、以下哪种场景不是视频业务指标体系（C ）A、业务体验指数B、用户发展指数C、基尼指数D、内容运营指数10、哪种资源通常是集群的最主要瓶颈（C ）A、CPUB、网络C、磁盘IOD、内存11、运营商视频业务的发展目前出在以下哪个发展阶段（C ）A、核心体验B、融合产品C、智慧运营D、区块链运营12、以下哪些是大数据的4V特性（多选）（ACDE）A、VolumeB、ValidC、VelocityD、ValueE、Variety13、常用的数据结构类型是（多选）（ ABD ）A、结构化数据B、非结构数据C、无结构化数据D、半结构数据14、Spark架构的组件包括哪些（多选）（ABCD）A、Spark SQL在HDFS文件上可根据自定义方式进行文件与表的映射关系B、Spark Streaming准实时流计算框架，数据可以消费MQ、Kafka等C、Spark MLlib机器机器学习算法库，封装了主流的机器学习算法D、Spark GraphX进行基于图计算的服务支持15、以下哪些是视频大数据使能场景化智慧运营依托的标签知识库（多选）（ BC ）A、业务体验指数库B、用户标签库C、内容标签库D、内容运营库16、以下哪些是视频标签知识库（多选）（ ACD ）A、基础标签B、网络标签C、人工标签D、衍生标签17、客户综合价值评估模型主要包括（多选）（ABD）A、历史价值B、社交价值C、智慧价值D、潜在价值18、以下哪些是大数据精准广告发展方向（多选）（ABC）A、精准化B、自动化C、平台化D、价值化19、以下哪些是运营商地理栅格的应用场景（多选）（ABCD）A、区域安全B、城市规划C、区域价值D、智慧旅游20、以下哪些是大数据的商业实践所涉及到的领域（多选）（ABCD）A、面向社会公共安全——应急指挥中心B、面向市政交通——交管部门、市政规划C、面向旅游景区——景区管理部门、旅行社D、面向商业——商场、商户等。
大数据时代读书心得体会最新5篇
大数据时代读书心得体会最新5篇大数据时代读书心得体会最新（精选篇1）4月13日下午，在湖南大学东楼205参加了关于《大数据时代》的读书交流活动。
通过相互交流学习，使我更深层次的理解了大数据时代的利与弊，机遇和挑战。
在写心得体会前，我想再重新审视一下关于大数据的历史沿革和现实意义。
首先，最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
大数据作为云计算、物联网之后又IT行业又一大颠覆性的技术革命。
云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。
企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。
如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。
其次，进入，大数据(big data)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。
它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。
数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
正如《纽约时报》2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。
大数据时代下，数据分析的3个转变
⼤数据时代下，数据分析的3个转变⼤数据是⼈们获得新的认知，创造新的价值的源泉；⼤数据还是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的⽅法。
⼤数据的核⼼就是预测。
这个核⼼代表着我们分析信息时的3个转变。
转变1：处理数据理念的思维转变（1）更多：不是随机样本⽽是全体数据⼤数据时代，收集与分析全体数据是可⾏和便宜的；⼩数据时代，受制于技术只能收集与分析随机样本。
在⼤数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚⾄可以处理和某个特别现象相关的所有数据，⽽不再依赖于随机采样。
意即样本即总体。
（2）更杂：不是精确性⽽是混杂性⼤数据时代追求⼤量数据，允许不精确的数据；⼩数据时代，因信息量少，对数据精确性更苛刻。
⼤数据时代快速获得⼤概轮廓更重要。
随着数据量的增加，数据错误率也增加，格式也存在不⼀致，只有5%的数据是结构化且适⽤传统统计⽅法，95%的数据是⾮结构化。
只有接受不精确性才能利⽤这些⼤量的数据。
（3）更好：不是因果关系⽽是相关关系，即⼤数据时代我们不再热衷于寻找因果关系。
⼤数据的核⼼：建⽴在相关关系分析基础上的预测。
相关关系是：A与B经常⼀起发⽣。
只要注意到B发⽣，就能预测A的发⽣。
转变2：转变数据价值的获取⽅式数据的价值来源于万物数据化和数据交叉复⽤，⼤数据时代的重要价值在数据深挖掘。
（1）数据化：⼀切皆可量化⼀切事物都可量化，变为数据。
数据化，不是数字化。
所谓数字化就是模拟数据转换成⽤“0”和“1”表⽰的⼆进制码。
例：书页的扫描，⽆法检索内容，⽽数据化就是把⼀种现象转换为可制表分析的量化形式的过程。
例：书变成数据化⽂本，可检索。
数据化的重点是由T（技术）转变到I（信息）上。
（2）价值：取之不尽，⽤之不竭的创新真实价值隐藏在冰⼭之下，数据价值不会随使⽤次数⽽减少，可以重复挖掘。
数据的潜在价值可通过下述6种⽅式释放：数据再利⽤、重组数据、可扩展数据、数据的折旧值、数据废⽓、开放数据。
（3）⾓⾊定位：数据、技术与思维的三⾜⿍⽴⼤数据早期价值来⾃思维和技术，⼤数据中后期价值必须从数据本⾝中挖掘。
大数据思维的十大原理
大数据思维的十大原理一、数据核心原理从“流程”核心转变为“数据”核心大数据时代，计算模式也发生了转变，从“流程”核心转变为“数据”核心。
Hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。
非结构化数据及分析需求，将改变IT系统的升级方式：从简单增量到架构变化。
大数据下的新思维——计算模式的转变。
例如：IBM将使用以数据为中心的设计，目的是降低在超级计算机之间进行大量数据交换的必要性。
大数据下，云计算找到了破茧重生的机会，在存储和计算上都体现了数据为核心的理念。
大数据和云计算的关系：云计算为大数据提供了有力的工具和途径，大数据为云计算提供了很有价值的用武之地。
而大数据比云计算更为落地，可有效利用已大量建设的云计算资源，最后加以利用。
科学进步越来越多地由数据来推动，海量数据给数据分析既带来了机遇，也构成了新的挑战。
大数据往往是利用众多技术和方法，综合源自多个渠道、不同时间的信息而获得的。
为了应对大数据带来的挑战，我们需要新的统计思路和计算方法。
说明：用数据核心思维方式思考问题，解决问题。
以数据为核心，反映了当下IT 产业的变革，数据成为人工智能的基础，也成为智能化的基础，数据比流程更重要，数据库、记录数据库，都可开发出深层次信息。
云计算机可以从数据库、记录数据库中搜索出你是谁，你需要什么，从而推荐给你需要的信息。
二、数据价值原理由功能是价值转变为数据是价值大数据真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。
非互联网时期的产品，功能一定是它的价值，今天互联网的产品，数据一定是它的价值。
例如：大数据的真正价值在于创造，在于填补无数个还未实现过的空白。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿，煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。
与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”，价值含量、挖掘成本比数量更为重要。
不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。
预测分析在大数据中的应用及效果分析
预测分析在大数据中的应用及效果分析数据是当今社会发展的核心，大数据成为全球经济的新动能，对企业决策和市场营销方面起到了非常重要的作用。
预测分析作为大数据分析的重要组成部分，它可以使用最新的数据分析技术和算法，通过探测和挖掘数据中的规律，预测未来的趋势与行为，从而帮助企业进行更聪明的决策。
预测分析在大数据中的应用预测分析在大数据中的应用非常广泛，其中最常见的就是市场预测和用户行为分析。
以市场预测为例，它可以通过收集海量市场数据，并使用预测分析技术来了解市场需求和趋势，从而为企业提供更精确的销售预测和采购计划。
在用户行为分析方面，预测分析可以通过收集用户使用产品的数据，包括各种应用数据、社交媒体数据、搜索行为数据等，快速找出关键节点和潜在用户，确保营销策略的成功。
除了上述两个应用领域，预测分析还在诸如人力资源管理、风险管理、运输和物流等方面发挥着重要作用。
比如在风险管理领域中，预测分析可以通过收集海量的金融数据来预测未来股价的变化，帮助投资者做出正确的投资决策，在人力资源管理方面，它可以为企业分析员工的绩效和流动性，并预测员工的离职率，从而提供更科学的人力资源管理决策。
预测分析在大数据中的效果分析预测分析在大数据中的应用效果非常显著，它不仅能够帮助企业发现潜在机会，创造更多的商业价值，还可以帮助企业更好地了解客户需求，并打造客户体验。
除此之外，还有以下几个优势：提高生产效率：通过对生产数据进行预测分析，企业可以精准预测生产效率，优化生产过程，避免生产成本的浪费，提供高质量的产品和服务。
节约时间和成本：预测分析可以帮助企业更好地了解客户需求，减少调查的时间和资源成本，从而使企业更加聚焦其核心业务。
加强风险控制：预测分析可以预测未来的趋势和行为，避免潜在风险，帮助企业快速做出正确的决策，从而实现更快速的增长和扩展。
提升商业竞争力：预测分析可以帮助企业快速了解市场变化，捕捉市场机会，提前布置相应的战略和战术，从而帮助企业在市场上保持竞争优势。
《-大数据时代-》读后感
《大数据时代》读后感《大数据时代》这本书主要描述的是大数据时代到临人们生活、工作与思维各方面所遇到的重大变革，从事信息的我们，更需要对这些先进的理念进行学习,并且学以致用，应用到我们日常的生活中去。
文中清晰的阐述了大数据的基本概念和特点，并列出明确的观点。
不管对于产业实践者,还是对于政府和公众机构，都非常具有价值.作者将本书分为3个部分。
第一部分提出了大数据时代处理数据理念上的三大转变：抽样等于全体；要效率不要绝对精确;要相关不要因果；第二部分作者从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面,讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力;最后一部分，作者描绘了大数据帝国前夜的脆弱和不安，包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。
文中提出的一个观点是,预测是大数据的核心。
其实从过去的时代人们就利用掌握的数据进行各种分析，从而对经济等各方面进行预测、矫正。
只是进入了大数据时代人们掌握的数据爆炸性的速度在增长，从而数据的存储和分析数据分方法成了释放大数据能量的关键。
作者同时也指出随着数据使用的越来越多,其得出的结果并一定能越来越精确，毕竟数据不能保证百分之百的正确,特别是大数据时代各种结构化与非结构化类型的数据聚集在一起难免导致结果的不太精确。
大数据时代要求我们重新审视精确性的优劣。
大数据成为许多公司竞争力的来源，未来可能整个行业的结构会发生改变，大公司和小公司最有可能成为赢家.如今的核心竞争力在于快速而廉价地进行大量的数据存储和处理。
当然公司要根据自己的情况进行调整.大数据向小数据时代的赢家以及那些线下大公司（如沃尔玛、联邦快递、宝洁公司、雀巢公司、波音公司）提出了挑战。
同时，大数据也为小公司带来了机遇。
大数据也将会影响国家竞争力。
当制造业已经大幅转向发展中国家，而大家都争相发展创新行业的时候,工业化国家因为掌握了数据以及大数据技术，所以仍然在全球竞争中占据优势，但这个优势很难持续。
大数据心得体会范文
大数据心得体会范文大数据讲座研究心得大数据时代已经悄然到来，如何应对大数据时代带来的挑战与机遇，是我们当代大学生特别是我们计算机类专业的大学生的一个必须面对的严峻课题。
大数据时代是我们的一个黄金时代，对我们的意义可以说就像是另一个“80年代”。
在讲座中XXX博士由一个电视剧《大太监》中情节来深入浅出的简单介绍了“大数据”的基本概念，并由“塔吉特”与“犯罪预测”两个案例让我们深切的体会到了“大数据”的对现今这样一个信息时代的不可替代的巨大作用。
在前几年本世纪初的时候，世界都称本世纪为“信息世纪”。
确实在计算机技术与互联网技术的飞速发展过后，我们面临了一个每天都可以“信息爆炸”的时代。
打开电视，打开电脑，甚至是在街上打开手机、PDA、平板电脑等等，你都可以接收到互联网从世界各地上传的各类信息：数据、视频、图片、音频……这样各类大量的数据累积之后达到了引起量变的临界值，数据本身有潜在的价值，但价值比较分散;数据高速产生，需高速处理。
大数据意味着包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。
遂有了“大数据”技术的应运而生。
现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。
“大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网“智商”，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。
简言之，大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析，并成为有用的资讯，帮助用户完成决策。
借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化，从而促使他们作出对企业更有利的决策，使得这些企业拥有更强的创新力和竞争力。
这是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。
后工业社会时代，随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新，数据正在呈指数级增长，所有数据的产生形式，都是数字化。
大数据时代(读书笔记)
大数据时代维克托·迈尔·舍恩伯格首先作者抛出了大数据时代处理数据理念上的三大转变：●要全体不要抽样。
首先，要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本。
全数据模式，样本=总体。
●要效率不要绝对精确。
其次，我们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性。
●要相关不要因果。
最后，我们的思想发生了转变，不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。
接着，从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力；最后，作者冷静描绘了大数据帝国前夜的脆弱和不安，包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。
●大数据的核心就是预测●大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。
●大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这些转变将改变我们理解和组建社会的方法。
✧第一个转变就是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样。
✧第二个改变就是，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度。
✧第三个转变因前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻找因果关系。
●让数据发声，我们会注意到很多以前从来没有意识到的联系的存在●数据化意味着我们要从一切太阳底下的事物中汲取信息，甚至包括很多我们以前认为和“信息”根本搭不上边的事情。
●大数据时代开启了一场寻宝游戏，而人们对于数据的看法以及对于由因果关系向相关关系转化时释放出的潜在价值的态度，正是主宰这场游戏的关键。
第一部分大数据时代的思维变革●大数据与三个重大的思维转变有关，这三个转变是相互联系和相互作用的。
●要想获得大规模数据带来的好处，混乱应该是一种标准途径，而不应该是竭力避免的。
●知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。
我们理解世界不再需要建立在假设的基础上.●通过去探求“是什么”而不是“为什么”，相关关系帮助我们更好地了解了这个世界.第二部分大数据时代的商业变革●数字化指的是把模拟数据转换成用0和1表示的二进制码●数据化是指一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程●“文化组学”是一个计算机专业词汇，指的就是通过文本的定量分析来揭示人类行为和文化发展的趋势.●“现实挖掘”这里指的是通过处理大量来自手机的数据，发现和预测人类行为。
大数据的核心是什么
大数据的核心是什么在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为了各个领域中最为热门的话题之一。
大数据的出现给企业和机构提供了巨大的机遇和挑战，而这背后的核心就是数据。
所谓大数据，即指规模巨大、来源多样、种类繁杂的数据集合。
这些数据涵盖了从传感器收集的实时数据到社交媒体上的用户行为数据，从金融交易数据到医疗记录，从产品销售数据到运输和物流数据。
这些数据的规模及其增长速度之快让传统的数据处理工具和方法变得不再适用。
因此，为了有效地利用这些数据并获取有价值的信息，大数据的核心就显得尤为重要。
大数据的核心可以概括为以下几个方面：1. 数据管理：大数据管理是大数据的核心要素之一。
为了高效地存储和访问大规模的数据，需要建立适应大数据处理的分布式计算和存储架构。
这样的架构可以将数据分散存储在不同的节点上，并通过网络进行快速的数据传输和处理。
此外，还需要数据备份和恢复机制，以确保数据的可靠性和安全性。
2. 数据分析：数据分析是大数据的核心目标之一。
大数据分析不仅仅是简单地对数据进行统计和计算，更重要的是从数据中挖掘出有价值的信息和洞察。
数据分析可以通过各种技术和算法来实现，如数据挖掘、机器学习、人工智能等。
通过对大数据的分析，可以发现数据背后的规律和趋势，帮助企业做出准确的决策和预测。
3. 数据可视化：数据可视化是大数据的核心应用之一。
大数据通常是非结构化的，而数据可视化可以将这些复杂的数据以图表、图形、地图等形式展现出来，使得人们可以更直观地理解和分析数据。
通过数据可视化，可以更好地将数据传达给决策者和其他相关人员，提高数据的可理解性和应用性。
4. 数据隐私与安全：数据隐私与安全是大数据的核心问题之一。
大数据的处理和分析需要大量的原始数据，这些数据往往包含着个人和机构的敏感信息。
因此，在进行大数据处理的过程中，必须要保护数据的隐私和安全，以避免潜在的数据泄露和滥用。
这需要制定相应的技术和政策措施，包括数据加密、访问控制、权限管理等。
大数据背景下企业财务风险及防控措施分析
大数据背景下企业财务风险及防控措施分析作者：宋文修来源：《商场现代化》2022年第09期摘要：大数据背景下，社会各个领域对于大数据的应用越来越广泛，而这也是基于大数据所具备的多重优势而决定的，为企业提供了更强大可靠的决策依据。
然而就现阶段大数据的应用来看，尽管在大数据背景下拓展了企业经营模式和经营内容，然而也同时令企业财务面临着一定风险，特别是对财务管控、盈利能力等层面的影响较为深入，使得很多企业难以采取合理应对措施，造成企业财务问题频发。
基于此，本文从大数据内涵及财务风险特征出发，分析当前企业财务风险管理存在的问题并提出风险防控措施，以期可促进企业实现健康可持续性发展。
关键词：大数据;企业财务;风险管理;防控措施前言：随着现代信息技术的迅猛发展，我国在云计算、大数据、互联网、人工智能等方面的技术已日趋成熟，并在社会多个领域中获得普遍应用，这对于助力社会经济发展、产业技术创新等起到积极的推进作用，毫不夸张地说大数据等先进技术的应用已然成为我国经济建设和未来发展的关键要素。
在大数据背景下，人们的生产生活都已与大数据密切相关，而与此同时企业之间竞争也变得越来越激烈，企业要想在市场上占有一席之地，就必须要科学应用大数据等相关技术;反之如果对此类先进技术应用不当，企业则面临着被市场淘汰的风险。
基于此，为促使企业可在大数据背景下得以长足稳健地发展，企业必须要充分掌握当前内部财务管理现状，充分借助现有资源对企业财务风险进行科学有效的防控。
一、大数据的内涵及背景特征所谓“大数据”即为超出传统数据库系统处理能力的某些数据，其数据规模庞大，对数据传播速度的要求更高。
为获取大数据价值，人们往往需要付出比传统数据更高的成本进行价值挖掘，而伴随各类先进软硬件的应用，比如云架构、开源软件等，如今大数据的处理也变得方便且经济起来。
通常与企业而言，大数据的价值主要表现在以下两个方面：第一是分析使用价值，针对数据予以分析，充分挖掘数据背后的信息，企业则可利用这些信息进行精准决策，以此规避非必要风险;第二是对数据进行二次开发，这往往成为一些成功网络公司的强项，如脸谱网结合海量用户的信息制定出高个性化的用户体验，创设出“信息流广告”这一新颖的广告模式。
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预测是大数据核心价值人们在谈论大数据的采集、存储和挖掘时，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”，预测性分析是大数据最核心的功能。
大数据还拥有数据可视化和大数据挖掘的功能，对已发生的信息价值进行挖掘并辅助决策。
传统的数据分析挖掘在做相似的事情，只不过效率会低一些或者说挖掘的深度、广度和精度不够。
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，它更多是给出一个概率。
从天气预报看大数据预测的四个条件在互联网之前便已经有基于大数据的预测分析了：天气预报。
因为互联网，天气预报为代表的大数据预测的以下几个特征在更多领域得到体现。
1、大数据预测的时效性。
天气预报粒度从天缩短到小时，有严苛的时效要求，基于海量数据通过传统方式进行计算，得出结论时明天早已到来，预测并无价值。
其他领域的大数据预测应用特征对“时效性”有更高要求，譬如股市、实时定价，而云计算、分布式计算和超级计算机的发展则提供了这样的高速计算能力。
2、大数据预测的数据源。
天气预报需要收集海量气象数据，气象卫星、气象站台负责收集，但整套系统的部署和运维耗资巨大。
在互联网之前鲜有领域具备这样的数据收集能力。
WEB1.0 为中心化信息产生、WEB2.0为社会化创造、移动互联网则是随时随地、社会化和多设备的数据上传，每一次演化数据收集的成本都大幅降低，范围和规模则大幅扩大。
大数据被引爆的同时，大数据预测所需数据源不再是问题。
3、大数据预测的动态性。
不同时点的计算因子动态变化，任何变量都会引发整个系统变化，甚至产生蝴蝶效应。
如果某个变量对结果起决定性作用且难以捕捉，预测难上加难，譬如人为因素。
大数据预测的应用场景大都是极不稳定的领域但有固定规律，譬如天气、股市、疾病。
这需要预测系统对每一个变量数据的精准捕捉，并接近实时地调整预测。
发达的传感器网络外加大数据计算能力让上述两点更加容易。
4、大数据预测的规律性。
大数据预测与传统的基于抽样的预测不同之处在于，其基于海量历史数据和实时动态数据，发现数据与结果之间的规律，并假设此规律会延续，捕捉到变量之后进行预测。
一个领域本身便有相对稳定的规律，大数据预测才有机会得到应用。
古人夜观天象就说明天气是由规律可循的，因此气象预报最早得到应用。
反面案例则是规律难以捉摸，数据源收集困难的地震预测，还有双色球彩票。
大数据预测的典型应用领域互联网给大数据预测应用的普及带来了便利条件。
天气预报之外，还有哪些领域正在或者可能被大数据预测所改变呢？结合国内外案例来看，以下11个领域是最有机会的大数据预测应用领域。
1、体育赛事预测世界杯期间，谷歌、百度、微软和高盛等公司都推出了比赛结果预测平台。
百度预测结果最为亮眼，预测全程64场比赛，准确率为67%，进入淘汰赛后准确率为94%。
现在互联网公司取代章鱼保罗试水赛事预测也意味着未来的体育赛事会被大数据预测所掌控。
谷歌世界杯预测基于Opta Sports的海量赛事数据来构建其最终的预测模型。
百度则是搜索过去5年内全世界987支球队（含国家队和俱乐部队）的3.7万场比赛数据，同时与中国彩票网站乐彩网、欧洲必发指数数据供应商Spdex进行数据合作，导入博彩市场的预测数据，建立了一个囊括199972名球员和1.12亿条数据的预测模型，并在此基础上进行结果预测。
从互联网公司的成功经验来看，只要有体育赛事历史数据，并且与指数公司进行合作，便可以进行其他赛事的预测，譬如欧冠、NBA等赛事。
2、股票市场预测去年英国华威商学院和美国波士顿大学物理系的研究发现，用户通过谷歌搜索的金融关键词或许可以金融市场的走向，相应的投资战略收益高达326%。
此前则有专家尝试通过Twitter博文情绪来预测股市波动。
理论上来讲股市预测更加适合美国。
中国股票市场无法做到双向盈利，只有股票涨才能盈利，这会吸引一些游资利用信息不对称等情况人为改变股票市场规律，因此中国股市没有相对稳定的规律则很难被预测，且一些对结果产生决定性影响的变量数据根本无法被监控。
3、市场物价预测CPI表征已经发生的物价浮动情况，但统计局数据并不权威。
但大数据则可能帮助人们了解未来物价走向，提前预知通货膨胀或经济危机。
最典型的案例莫过于马云通过阿里B2B 大数据提前知晓亚洲金融危机，当然这是阿里数据团队的功劳。
单个商品的价格预测更加容易，尤其是机票这样的标准化产品，去哪儿提供的“机票日历”就是价格预测，告知你几个月后机票的大概价位。
商品的生产、渠道成本和大概毛利在充分竞争的市场中是相对稳定的，与价格相关的变量相对固定，商品的供需关系在电子商务平台可实时监控，因此价格可以预测，基于预测结果可提供购买时间建议，或者指导商家进行动态价格调整和营销活动以利益最大化。
4、用户行为预测基于用户搜索行为、浏览行为、评论历史和个人资料等数据，互联网业务可以洞察消费者的整体需求，进而进行针对性的产品生产、改进和营销。
《纸牌屋》选择演员和剧情、百度基于用户喜好进行精准广告营销、阿里根据天猫用户特征包下生产线定制产品、亚马逊预测用户点击行为提前发货均是受益于互联网用户行为预测。
受益于传感器技术和物联网的发展，线下的用户行为洞察正在酝酿。
免费商用WIFI、ibeacon技术、摄像头影像监控、室内定位技术、NFC传感器网络、排队叫号系统，可以探知用户线下的移动、停留、出行规律等数据，进行精准营销或者产品定制。
5、人体健康预测中医可以通过望闻问切手段发现一些人体内隐藏的慢性病，甚至看体质便可知晓一个人将来可能会出现什么症状。
人体体征变化有一定规律，而慢性病发生前人体已经会有一些持续性异常。
理论上来说，如果大数据掌握了这样的异常情况，便可以进行慢性病预测。
结合智能硬件，慢性病的大数据预测变为可能。
可穿戴设备和智能健康设备帮助网络收集人体健康数据，心率、体重、血脂、血糖、运动量、睡眠量等状况。
如果这些数据足够精准且全面，并且有可以形成算法的慢性病预测模式，或许未来你的设备就会提醒你的身体罹患某种慢性病的风险。
KickStarter上的My Spiroo便可收集哮喘病人的吐气数据来指导医生诊断其未来的病情趋势。
急性病却很难预测，突变和随机性特征使之难以预测。
6、疾病疫情预测基于人们的搜索情况、购物行为预测大面积疫情爆发的可能性，最经典的“流感预测”便属于此类。
如果来自某个区域的“流感”、“板蓝根”搜索需求越来越多，自然可以推测该处有流感趋势。
继世界杯、高考、景点和城市预测之后，百度近日推出了疾病预测产品。
目前可以就流感、肝炎、肺结核、性病这四种疾病，对全国每一个省份以及大多数地级市和区县的活跃度、趋势图等情况，进行全面的监控。
未来，百度疾病预测监控的疾病种类将从目前的4种扩展到30多种，覆盖更多的常见病和流行病。
用户可以根据当地的预测结果进行针对性的预防。
7、灾害灾难预测气象预测是最典型的灾难灾害预测。
地震、洪涝、高温、暴雨这些自然灾害如果可以利用大数据能力进行更加提前的预测和告知便有助于减灾防灾救灾赈灾。
与过往不同的是，过去的数据收集方式存在着死角、成本高等问题，物联网时代可以借助廉价的传感器摄像头和无线通信网络，进行实时的数据监控收集，再利用大数据预测分析，做到更精准的自然灾害预测。
8、环境变迁预测除了进行短时间微观的天气、灾害预测之外，还可以进行更加长期和宏观的环境和生态变迁预测。
森林和农田面积缩小、野生动物植物濒危、海岸线上升，温室效应这些问题是地球面临的“慢性问题“。
如果人类知道越多地球生态系统以及天气形态变化数据，就越容易模型化未来环境的变迁，进而阻止不好的转变发生。
而大数据帮助人类收集、储存和挖掘更多的地球数据，同时还提供了预测的工具。
9、交通行为预测基于用户和车辆的LBS定位数据，分析人车出行的个体和群体特征，进行交通行为的预测。
交通部门可预测不同时点不同道路的车流量进行智能的车辆调度，或应用潮汐车道；用户则可以根据预测结果选择拥堵几率更低的道路。
百度基于地图应用的LBS预测涵盖范围更广。
春运期间预测人们的迁徙趋势指导火车线路和航线的设置，节假日预测景点的人流量指导人们的景区选择，平时还有百度热力图来告诉用户城市商圈、动物园等地点的人流情况，指导用户出行选择和商家的选点选址。
10、能源消耗预测加州电网系统运营中心管理着加州超过80%的电网，向3500万用户每年输送2.89亿兆瓦电力，电力线长度超过25000英里。
该中心采用了Space-Time Insight的软件进行智能管理，综合分析来自包括天气、传感器、计量设备等各种数据源的海量数据，预测各地的能源需求变化，进行智能电能调度，平衡全网的电力供应和需求，并对潜在危机做出快速响应。
中国智能电网业已在尝试类似大数据预测应用。
对于单个家庭来说则可以通过智能家居设备，记录家庭成员的起居习惯，感知用户的舒适度，预测用户的温控能耗需求，进行智能的温控装置控制，还可结合阶梯电价表来帮助用户省钱。
Nest正式基于大数据预测用户能耗需求的成功产品。
除了上面列举的10多个领域之外，大数据预测还可被应用在房地产预测、就业情况预测、高考分数线预测、选举结果预测、奥斯卡大奖预测、保险投保者风险评估、金融借贷者还款能力评估等等，让人类具备可量化有说服力可验证的洞察未来的能力，大数据预测的魅力正在释放出来。