大数据分析应用领域之预测性分析

什么是大数据预测：

大数据的本质是解决问题，大数据的核心价值就在于预测，而企业经营的核心也是基于预测而做出正确判断。

大数据预测让分析从“面向已经发生的过去”转向“面向即将发生的未来”是大数据与传统数据分析的最大不同。大数据预测所得出的结果不仅仅得到处理现实业务简单、客观的结论，更能用于帮助企业经营决策，收集起来的资料还可以被规划，引导开发更大的消费力量。

大数据预测的基本特征：

1、实样而非抽样

在小数据时代，由于缺乏获取全体样本的手段，人们发明了“随机调研数据”的方法。理论上，抽取样本越随机，就越能代表整体样本。但问题是获取一个随机样本代价极高，而且很费时。人口调查就是典型一例，即使一个大国都做不到每年都发布一次人口调查，因为随机调研实在是太耗时耗力。但有了云计算和数据库以后，获取足够大的样本数据乃至全体数据，就变得非常容易。

2、效率而非精确

过去使用抽样的方法，就需要在具体运算上非常精确，因为所谓“差之毫厘便失之千里”。设想一下，在一个总样本为1亿人口中随机抽取1000人，如果在1000人上的运算出现错误的话，那么放大到1亿中偏差将会很大。但全样本时，有多少偏差就是多少偏差而不会被放大。

3、相关而非因果

大数据研究不同于传统的逻辑推理研究，需要对数量巨大的数据做统计性的搜索、比较、聚类、分类等分析归纳，因此继承了统计科学的一些特点。统计学关注数据的相关性或称关联性。所谓“相关性”是指两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性。“相关分析”的目的就是找出数据集里隐藏的相互关系网(关联网)。

大数据预测的典型案例：

1、用户行为预测，实现企业精准营销

分析客户特征，客户行为数据，产品的相关数据，构建推荐预测模型，实现“千人千面”的个性化产品精准推荐，将用户的行为预测与相关产品结合起来，精准销售，提高用户购买率。

2、设备故障预测，降低设备故障带来的经济损失

设备故障分析及预测：对故障的种类、原因、影响等参数进行统计分析，并构建故障预测模型，为设备的购置、维修、升级等业务计划提供支持。

设备劣化倾向分析：包含预防性维修和预测性维修。对设备的关键技术参数、关键零件使用情况等参数进行统计分析，提出预防性维修或预测性维修建议。

备件出入库分析及预测：统计分析每种备件出入库数量，结合设备故障预测、生产需求等预测备件需求，为备件购置等其他业务提供数据支撑。

3、产品质量分析及预测，提高企业生产产品良率

通过对生产过程中的全量数据分析，特别是缺陷异常因子分析、设备故障分析、员工分析、生产过程控制分析等，判断产品质量走势，预测产品质量。并且能快速定位产品缺陷根本原因，源头上解决质量问题。

4、灾难灾害预测

气象预测是最典型的灾难灾害预测。地震、洪涝、高温、暴雨这些自然灾害如果可以利用大数据的能力进行更加提前的预测和告知，便有助于减灾、防灾、救灾、赈灾。在大数据时代，人们可以借助廉价的传感器摄像头和无线通信网络，进行实时的数据监控收集，再利用大数据预测分析，做到更精准的自然灾害预测。

5、市场物价预测

CPI 用于表征已经发生的物价浮动情况，但统计局的数据并不权威。大数据则可能帮助人们了解未来物价的走向，提前预知通货膨胀或经济危机。最典型的案例莫过于马云通过阿里 B2B 大数据提前知晓亚洲金融危机。

除了上述大数据预测领域案例外，大数据还可进行能源消耗预测、天气预测、投资情况预测等，人类具备可量化、有说服力、可验证的洞察未来的能力，数据驱动决策，数据赋能经营发展。

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