什么是大數據預測：

大數據的本質是解決問題，大數據的核心價值就在于預測，而企業經營的核心也是基于預測而做出正確判斷。

大數據預測讓分析從“面向已經發生的過去”轉向“面向即將發生的未來”是大數據與傳統數據分析的最大不同。大數據預測所得出的結果不僅僅得到處理現實業務簡單、客觀的結論，更能用于幫助企業經營決策，收集起來的資料還可以被規劃，引導開發更大的消費力量。

大數據預測的基本特征：

1、實樣而非抽樣

在小數據時代，由于缺乏獲取全體樣本的手段，人們發明了“隨機調研數據”的方法。理論上，抽取樣本越隨機，就越能代表整體樣本。但問題是獲取一個隨機樣本代價極高，而且很費時。人口調查就是典型一例，即使一個大國都做不到每年都發布一次人口調查，因為隨機調研實在是太耗時耗力。但有了云計算和數據庫以后，獲取足夠大的樣本數據乃至全體數據，就變得非常容易。

2、效率而非精確

過去使用抽樣的方法，就需要在具體運算上非常精確，因為所謂“差之毫厘便失之千里”。設想一下，在一個總樣本為1億人口中隨機抽取1000人，如果在1000人上的運算出現錯誤的話，那么放大到1億中偏差將會很大。但全樣本時，有多少偏差就是多少偏差而不會被放大。

3、相關而非因果

大數據研究不同于傳統的邏輯推理研究，需要對數量巨大的數據做統計性的搜索、比較、聚類、分類等分析歸納，因此繼承了統計科學的一些特點。統計學關注數據的相關性或稱關聯性。所謂“相關性”是指兩個或兩個以上變量的取值之間存在某種規律性。“相關分析”的目的就是找出數據集里隱藏的相互關系網(關聯網)。

大數據預測的典型案例：

1、用戶行為預測，實現企業精準營銷

分析客戶特征，客戶行為數據，產品的相關數據，構建推薦預測模型，實現“千人千面”的個性化產品精準推薦，將用戶的行為預測與相關產品結合起來，精準銷售，提高用戶購買率。

2、設備故障預測，降低設備故障帶來的經濟損失

設備故障分析及預測：對故障的種類、原因、影響等參數進行統計分析，并構建故障預測模型，為設備的購置、維修、升級等業務計劃提供支持。

設備劣化傾向分析：包含預防性維修和預測性維修。對設備的關鍵技術參數、關鍵零件使用情況等參數進行統計分析，提出預防性維修或預測性維修建議。

備件出入庫分析及預測：統計分析每種備件出入庫數量，結合設備故障預測、生產需求等預測備件需求，為備件購置等其他業務提供數據支撐。

3、，提高企業生產產品良率

通過對生產過程中的全量數據分析，特別是缺陷異常因子分析、設備故障分析、員工分析、生產過程控制分析等，判斷產品質量走勢，預測產品質量。并且能快速定位產品缺陷根本原因，源頭上解決質量問題。

4、災難災害預測

氣象預測是最典型的災難災害預測。地震、洪澇、高溫、暴雨這些自然災害如果可以利用大數據的能力進行更加提前的預測和告知，便有助于減災、防災、救災、賑災。在大數據時代，人們可以借助廉價的傳感器攝像頭和無線通信網絡，進行實時的數據監控收集，再利用大數據預測分析，做到更精準的自然災害預測。

5、市場物價預測

CPI 用于表征已經發生的物價浮動情況，但統計局的數據并不權威。大數據則可能幫助人們了解未來物價的走向，提前預知通貨膨脹或經濟危機。最典型的案例莫過于馬云通過阿里 B2B 大數據提前知曉亞洲金融危機。

除了上述大數據預測領域案例外，大數據還可進行能源消耗預測、天氣預測、投資情況預測等，人類具備可量化、有說服力、可驗證的洞察未來的能力，數據驅動決策，數據賦能經營發展。

慧都大數據，一直致力于將復雜的數據轉為清晰的見解，通過端到端的方案，將更好的滿足企業定制化生產的需求，提高企業運營效率。

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