京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据不是万能水晶球 这些事不要指望它
现在,大数据预测已经被应用到了各种领域,比如预测奥斯卡奖得主;预测世界杯赛事结果;预测高考作文题目等等,可见大数据预测已经成为了一种势不可挡的趋势。
维基(wikibon)预计大数据市场从2011年到2026年将获得17%年复合增长率,将在2026年达到840亿美元的高峰。大数据市场从2013年的196亿美元增至2014年的273.6亿美元。
大数据是怎么预测的?
预测性分析是大数据最核心的功能。那么,大数据是如何实现未卜先知的能力呢?首先,必须有“现在”足够海量的用户行为数据,数据量越大,就越有参考价值,准确度更高。
其次,对用户“过去”纷繁的行为数据进行分类和总结,形成经验和智慧,为大数据的分析和处理提供可靠的逻辑。最后,通过智能的大数据分析,得出预判,这才是大数据最具备价值的产出。
大数据不能做什么?
人们对大数据给予了很多希望,希望做出更优秀的产品;希望卖出更多商品等等,然而大数据并不是巫婆的水晶球,什么都可以预测,大数据也有短板。
美国统计学家内特·希尔擅长利用大数据进行预测。在上一次美国总统大选期间,他非常准确的预测了美国50个州的投票胜负。但他认为,大数据也不是万能的,有些领域的预测成功率就很低,比如地震,比如股市。
此外,人们的社会行为具有不可预测性。人是可以自由决定自己的行为的,我们可以预测某人,明天会吃饭,但没人可以预测,这个人明天几分几秒会去吃饭,因此人的行为,如果放到越大的空间和时间范围,则是越可以精确预测的;如果放到越小的空间和时间范围,则是越不可以精确预测的。
还记得前文说的,大数据预测时要对过去的行为数据进行分类和总结,所以,对于创新业务大数据是没法预测的,也没法根据数据分析确定新出现的业务关联性是临时的,还是可持续的。
虽然大数据在很多领域为人们打来了很大收获,但大数据不是万能的水晶球,它是信息时代的一个伟大的工具,它有它擅长的领域,也有不擅长的领域。数据是行为的结果,它可以根据规律分析预测某一群体的某一趋势,预测到一些共性的东西,但是无法预测个性的东西,比如我们即使掌握一个人从出生开始的全部行为信息,也无法预测明天早餐他会吃什么。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27