京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据预测日渐流行,应用普及为何比准确率更重要
毋庸置疑,对大数据的讨论已经成为当前IT界的重要议题,原因在于,大数据未来会在非常广泛的领域扮演重要角色,比如股票、广告等与数据密切相关的领域,而在一些社会问题上,大数据也将提供解决方案,比如疾病预防、春运分析等等。总的来说,大数据时代已经全面来临。
从理论上讲,大数据主要是对过去的数据进行分析和统计,通过一定的模型来预测未来某些事件的走势。比如在今年巴西世界杯期间,百度、谷歌、微软和高盛等巨头对全部64场比赛的胜负结果,以及冠军和黑马进行了预测。然而,无论是四分之一决赛还是16强淘汰赛,百度预测结果准确率都达到100%,甚至比高盛和谷歌的精准度还要高出很多。
那么百度为什么会在这方面超过其他几家呢?刚才提到,在大数据领域,模型非常重要,预测结果是否准确取决于预测模型是否给力,正是因为几家巨头采用了不同的预测模型,才导致了预测结果相差甚远。从这个案例上,我们不难看出百度在大数据预测方面已经取得了不俗的成绩。有专家认为,随着大数据技术的不断发展,对重大事件的预测在精准度上将得到不断提升,但由于大数据涉及的问题太复杂,因此,也可能出现预测不准,误差较大的情况。比如,百度在9月底推出的电影票房预测首次试水便出现了一定的偏差,这是为何?
结合专家的观点来看,应该说,出现这样的乌龙事件并不奇怪,百度电影票房预测毕竟是首次试水,在模型方面也许还存在一些需要完善的地方。只有通过不断的实践和总结,对模型进行调整和改进,其预测的精准度才会不断的得到提升。
类似的情况在其他互联网巨头身上也有所体现,此前Google流感趋势曾成功预测出美国、德国、比利时等国的流感爆发;但同样是Google流感趋势,在对包括 2011年的美国流感,2008年的瑞士流感进行预测时,就过高估计了流感的病例数量,显得非常不靠谱。
对大数据而言,虽然预测的精准度是大家关心的重要问题,但还有一点更重要,就是对大数据持续发展的推动,并且尽最大可能普及大数据应用。在这个问题上,外界应该持拥抱、参与、支持的态度,而不是一叶障目的挑剔与奚落。
在这方面,百度也显得非常“淡定”,虽然在首次票房预测上摆了一道乌龙,但百度对大数据应用推广和普及所做的贡献是非常突出的。百度除了利用大数据对疾病和世界杯进行预测,还和联合国开发计划署合作,共建大数据联合实验室。据悉,该联合实验室的工作重点是利用百度的大数据技术对行业数据进行分析加工和趋势预测,为联合国制定发展策略提供建议。实验室现阶段的研究重点是环保和健康领域,未来还将聚焦教育和灾害管理等议题。
在商业化方面,百度也积极和其他企业合作,推动大数据在商业层面的应用。比如百度和万达、腾讯合作,建立大数据联盟,实现优势资源大数据融合,共同打造线上线下一体化的用户体验。又比如,广发银行携手百度,通过大数据深挖客户需求,更好的为客户服务。这些案例都是大数据在商业领域的经典应用。
应该说,大数据对社会发展的意义是非常重要的,它将驱动传统产业的升级和创新,带来多元化的价值。在这种背景下,百度等巨头活跃在大数据领域,致力于通过大数据为经济发展、社会发展提供多层面的支持,这种精神是值得肯定和鼓励的。文章来源:CDA数据分析师官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12在数据分析日常工作中,Excel数据筛选是数据清洗、数据提取、样本筛选的核心基础操作。传统Excel手动筛选、函数筛选方式,面对多 ...
2026-08-12 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-08-12在数据分析、统计建模、数据挖掘与商业调研过程中,原始数据往往无法做到绝对干净规整。受系统故障、人工录入失误、设备误差、突 ...
2026-08-11在数据分析工作中,聚类分析是典型的无监督学习方法,核心作用是依据数据自身的多维特征,将相似样本自动划分为若干类别,实现“ ...
2026-08-11 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-11AB实验是互联网产品迭代、营销优化、功能升级的核心科学验证手段,通过流量随机分组、对照组与实验组对比,科学验证策略、功能、 ...
2026-08-10在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率、降低数据库IO开销、优化系统性能的核心手段。普通单列索引仅适配简单查询场景,面对 ...
2026-08-10 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-08-10在数字化市场调研体系中,大数据与小数据是两类核心调研数据形态,分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具,凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势,被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04