大数据预测如何才能提高准确率_数据分析师

近来，有关大数据的讨论可谓是沸沸扬扬，在今年世界杯期间，百度、谷歌、微软和高盛等巨头曾利用大数据技术预测比赛结果，最终百度以100%准确率“夺冠”。不过，百度在9月底推出的电影票房预测首次试水却出现了一定的偏差，又引发了外界对大数据预测的质疑。

　　外界对大数据为何如此关注？首要原因在于，大数据预测可能会给某些人带来利益，比如使用大数据预测股票走势，如果这个准确率很高，那么自然会有更多股民去关注大数据。在世界杯期间，赌球的人不少，如果大数据可以对球赛做出精准的预测，那么在以后的重大体育赛事上，大数据也会扮演重要角色。

　　当然，除了这些层面之外，大数据还将为我们的生活带来非常直观的影响，比如通过大数据预测流行病，并对社会发出警示信号；又比如通过大数据统计和分析交通状况，为缓解城市拥挤献计献策等等。应该说，未来我们的生活将与大数据息息相关。

　　从百度的案例来看，我们显然已经对大数据预测有了一定的了解，不过，这其中的问题仍然值得我们思考，未来大数据应该从哪些方面提升准确率呢？

　　一方面，虽然大数据的应用范围越来越广，但并不是所有领域都存在大数据，也就是说，在某些方面，大数据的覆盖范围还没那么普遍，在这种情况下，可能会出现一些失真的情况。

　　另一方面，对大数据预测而言，模型非常重要，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。究其原因在于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。

　　所以，未来大数据的发展将着眼于两点，第一点是推动大数据继续普及，造福社会；第二点是通过技术途径不断完善大数据模型，降低系统误差，提高准确率。

　　在这方面，国内互联网巨头百度做的相当不错。除了利用大数据对疾病和世界杯进行预测之外，百度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。

　　在这一合作中，百度将获得来自联合国开发计划署的海量数据，这些数据拥有极高的共识性和完整性，当然准确率也自然会得到大幅提升。当然，除了联合国开发计划署之外，越来越多的企业、机构也在和百度合作，共享大数据所带来的价值，而这也必将丰富百度的大数据库，为大数据预测提供更精准的数据素材。

　　另外，凭借百度在数据分析和数据处理方面的技术优势，未来在大数据模型方面也将会有重大突破。基于开放云、数据工厂、百度大脑等先进的武器，应该说，百度在大数据预测方面已经建立了一套完整的体系，通过体系的协同工作，百度也必将持续提升大数据预测的成功率。