⑴ 大數據的大價值預測
大數據的大價值預測
數據本身是不會說話的，但是數據總結出的歷史、數據反映出來的現狀、數據呈現出的趨勢能夠說話。基於指標體系的預測分析平台建設的價值在於：平台展現出的任何一條曲線的變化都對應著某一個現狀或問題，以及相關聯的一系列指標，都意味著需要採取相應的改良措施。同時，由於行業數據的特殊性，結合專家的經驗，可獲取到管理上的缺陷，制定出相應的預防措施，反饋到企業的指標體系中，通過調整來進一步加強數據質量的管理，進而為有效提高續保率提供科學的數據依據。
2013年伊始，大數據開始充斥媒體，各行各業都相繼進行數據分析、數據挖掘、領導決策等，那些佔有「大數據」資源先天優勢的群體，能否有效利用好數據，打破現有的傳統格局，將決定其未來發展的命運。
大數據時代面臨的挑戰與機遇
大數據時代下的三百六十行，最不缺乏的就是數據，包括歷史數據、行業最新數據等，但是卻受阻於過量的冗餘數據和數據不一致，而且它們變得越來越難於訪問、管理和用於決策支持。目前的行業數據大多還停留在「集中化使用」階段，傳統的數據倉庫方式，數據有進無出，僅解決了數據存儲的問題，如何綜合有效地使用這些數據，成為一大難題。而隨著數據量成倍的增長，如何把這些大量的數據轉換成可靠的信息以便於決策支持，是各行業面臨的挑戰。
大數據的本質是解決問題，大數據的核心價值就在於預測，而企業經營的核心也是基於預測所做出的正確判斷。所以，我們應當充分地認識到：大數據時代對於各個業來講，既存在挑戰，也是一個巨大的機遇。
首先，面對海量數據，依靠在各行各業豐富的數據治理方法論，實現源頭數據的質量保障，確保基於這些真實數據的分析與決策能夠行之有效。
如何保障數據質量？
通過頂層設計的理念，確立企業的核心目標，圍繞這個核心目標進行逐級分解，形成細顆粒度的詳細指標體系，而基於指標體系的數據採集及處理平台，則以指標體系為依據，來到各個業務系統里去採集數據，或根據需要使用數據採集平台由人工進行填報，基於涉及各個指標的全樣數據的完整採集，通過數據質量清洗工具與相應的檢查規則，發現問題可及時對其進行修改，來對源頭的數據從技術上進行嚴格把關。
其次，各行業的應用系統可謂紛繁復雜，由於這些系統的建設都是相對獨立的，傳統的數據處理方式只能針對各個業務系統去形成相應的分析數據，本質上未將數據進行整合與統一規劃，因此形成了數據孤島的現象。同方運用頂層設計理念下的指標體系梳理方法，以及業務元數據的技術手段，對各個業務系統的數據最終形成資源，進行統一化、標准化、集中化管理，實現數據的全局共享。用於綜合應用、預測分析、領導決策等。
最後，通過基於指標體系的預測分析平台，能夠為決策管理者提供科學的數據依據，同時也為涉及企業的客戶管理、銷售管理、市場管理、運維管理等各方面提供調整依據。
⑵ 股票的短期走勢能預測嗎
在中國，即便是資深的股民也無法預測股票短期走勢，還有一個重要的原因就是大多數投資工具無法提供大量的數據統計樣本，因此股民的炒股技術有可能提高，但還是無法預測股票短期走勢。但是大數據分析引擎能夠打破信息壁壘，提供更多的分析數據。
⑶ 大數據可以在哪些領域實現預測價值
和原來統計抽樣數據不同，大數據需要持續數據，來反應相對完整的過程，而且整個過程是一個相對穩定的規律性狀態。
這樣通過數據比對，一方面能去除偶然性和外界環境干擾帶來的噪點，另一方面通過數據積累，能把規律的異常波動和結果之間找到數據對應關系，來實現對異常變化的情況分析和預測。
只要數據全面和連續，異常變化的徵兆就可以被發現。傳統的統計抽樣數據需要從數據中進行抽樣，通過單個數據的精確來反應當時狀態，但是無法進行規律的分析。
所以大數據的原理是，基於每一種非常規的變化，在事前一定有徵兆體現。沒有任何一件事情是突發的，這和佛教哲學中的因果道理是一樣的，每一件事的發生是可以被追尋脈絡的。
利用大數據的預測和分析，就建立在可以捕捉和分析這些反應事物變化的徵兆上，而最容易捕捉這種徵兆的領域，一定是原本有穩定規律的領域。
我們從現實生活中舉幾個例子。
1、股票市場
是否能用大數據的方式，來預測股票的漲跌呢？如果不討論個股情況，從理論上講在美國可以，在中國很難。
美國股票市場是可以雙向盈利的，當股票價格脫離價值時，另一股資金力量就會反向操作來盈利。而中國的股票市場則不同，股票只有漲才能盈利，這樣的規則就會吸引一些游資利用信息不對等的狀況，人為改變股票市場規律，沒有相對的穩定狀態則很難被預測，或者說變數大到捕捉分析成本過高。
2、商品價格
單次性銷售的商品價格是能夠被預測的，因為任何商品的銷售無法脫離賺錢這個根本，而且不同渠道成本和收益需求在競爭充分的環境下是相對穩定的，與價格相關的變數相對固定，所以價格可以預測。
但是如果商品有後續服務等持續性收費，或產品盈利不是唯一的需求（比如：產品新上市推廣、打擊競爭對手新上市商品等）時，則此商品價格變得不可預測，因為它脫離了一個穩定的狀態。
3、人的健康狀況
慢性病是可以被預測的。因為人體的體征變化是呈固定的變化規律的，慢性病形成的過程中，體征變化規律也呈現持續性異常。所以在慢性病形成的過程，就可以對異常的體征變化規律進行分析。
急性病是很難預測的，因為是外界因素帶來的突變，體征數據變化規律異常是應激反應，屬於突變的過程，尤其隨機性，則預測成本過高，但可以發生後被分析出來。
1、數據波動規律不因外界隨機干擾而不可測影響，可以用固定維度的變數建立基準規律；
2、持續採集和分析數據的成本要小於預測帶來的收益；
3、有異常狀況和不同結果的對應關系。
⑷ 大數據預測股票靠譜嗎
要進行人工分析，不能完全依靠數據
⑸ 如何利用大數據進行預測
如何用大數據進行預測~感覺這個面好廣泛啊，因為不知道樓主想要預測的是什麼，也不知道樓主有什麼數據~
僅舉例說明我個人一般怎麼做數據分析的：
分析2010-2016年網路廣告的發展變化，比如可以有這些思路：10-16廣告收益的具體情況和每年同比情況（雙軸圖），廣告投放主要集中分布在哪些地方（數據地圖），廣告投放集中在哪些行業（餅圖、環圖）等等，不同數據維度需要的圖表是不一樣的，這些圖表在BDP個人版和EXCEL中都能做，就看你有沒有數據了。
其實我覺得最主要的不是預測什麼，而是先擁有數據，然後根據自己的需求進行分析。希望樓主採納。
⑹ 你們的基於大數據預測的股票為什麼沒有跟上來用大數據來預測股市靠譜嗎
目前還沒有到大數據時代，還是靠自己預測吧
⑺ 大數據為什麼不能預測外匯期貨股票
有效市場，假說里講所有市場的信息都會即時的反映到市場的價格中。如果你認為這個假說成立（事實上也有很多論文支持這個假說），那麼所謂大數據並不能為你的策略帶來額外收益。因為「大數據」無非也是收集當前的已公開的信息而已。
有幾個可能是大數據可以為策略帶來額外收益的地方：
1. 投資者的非理性行為。當有新的信息進入到市場以後，由於投資者的非理性操作，在短期內市場可能偏離合適的價格。所以如果你的「大數據」模型可以准確預測信息對市場帶來的影響，或者投資者的非理性行為。那麼就有可能帶來超額收益。
2. 大數據的特性是兩點：一個是全，一個是快。「全」的意思是可以同時分析盡可能多的信息，所以如果你的模型包含了別人不曾注意到的因素，那麼也可能帶來收益。「快」的意思是極短時間處理數據的能力里，如果你的演算法可以保證機器比別人更快的消化信息，那麼這也是超額收益的來源。
⑻ 大數據能否預測彩票結果或者股票走勢呢
理論上可以做到，但是彩票數據樣本太少，缺失的數據太多,很難完全分析。股票的話雖然降噪不好處理，但是樣本就是整體，是可以通過一定的技術手段進行降噪分析。這一點國內做的比較好的量化交易機構都在研究這方面的問題。比如說策略炒股通，我認真研究過他們的演算法，在國內的技術級別上算是比較好的。
⑼ 大數據分析股票，有什麼好的方法
大數據只是做好宏觀經濟走向，但是落實到具體某隻股票，就顯得不那麼使用了
⑽ 大數據能不能預測股市
大數據對於很多的地方都是非常有用的，但是，是否也有大數據不能做到的？我覺得很多時候，大數據只能說作為一個參考的方向，並不能准確的作出判斷，或者給出答案。首先大數據是一個有科學根據的一個參考物，因為有大量的數據，有大量的參考物，所以，這件事情結果跟大數據一致的概率變得會跟大數據所統計的相差不遠，這就是我們的大數據擁有的功能。
我們的股市，說實話我以前的工作是金融方面的也接觸過股市，對於股市的話，首先影響我們股市的一些因素有哪些？從宏觀來說，像國家的一些政策調控，包括我們公司的一些政策變化，股東的一些變動，或者說我們現在在整個股市來說什麼樣的一個趨勢。
我們如果從技術層面，就是可以通過我們的一些k線圖，或者我們的一些kdj指標，很多的一些分析股票的一些指標來判斷，當然這些指標的話並不是百分之百，都是金錢。而是說這些指標，其實也就是通過一些大量的，我們以前的歷史數據，其實都是已經是歷史性的，所以總結出來的這樣一個圖案，便於我們能進行分析。
這樣一個指標的話，其實跟我們的大數據就非常的類似，我們說大數據到底能不能預測故事？這個真的不能具體的回答，因為預測這個事情也就是說對於未來的股市的一個判斷，這其實是很難的，我們很多的時候看到的都只是表面上的，大數據來說，他可以給出一個方向，或者能夠得出的結論跟未來行情的變化正確的概率是非常高的，但是我們不能百分之百肯定，他得出的結論是正確的，所以大數據他可以預測股市一個大致方向，但不不能保證他預測的是正確的，可以作為一個參考。