A. 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。
B. 大數據分析的價值
現在，大數據是一個被濫用的流行詞，
但是它真正的價值甚至是一個小企業都可以實現。
通過整合不同來源的數據，
比如：網站分析、社交數據、用戶、本地數據，
大數據可以幫助你了解的全面的情況。大數據分析正在變的越來越容易，
越來越低，而且相比以前能更容易的加速對業務的理解。
C. 大數據的應用價值 在於預測未來
大數據的應用價值 在於預測未來
大數據中心的建設，為的是後期對數據的挖掘應用。大數據應用在全球各國發酵之際，伴隨而來的是各國普遍缺乏數據科學家問題。應大數據處理的需求，無論企業決定採用哪一種解決方案，最終需要有數據科學家來運用這些大數據，才能激活大數據的價值，重新構建數據之間的關系，並賦予新的意義，進而轉換成企業的競爭武器。
在大數據處理環節中，數據科學家是能否點燃大數據價值的關鍵。然而，數據科學家的培養並不容易，因為數據科學家必須同時具備3個條件，包括深入了解企業內的業務與組織、具備數據探勘等統計應用知識、熟悉數據分析工具操作。目前，國內的數據分析師較擅長的是處理已經發生的問題，找出問題源頭，並且盡速排除問題，但是，相對缺乏發掘未知問題的能力。
根據市場調查機構Gartner的數據，有高達72%的企業認為，大數據的應用價值，在於預測未來。然而，這樣的應用需求與國內數據科學家不匹配，預計將成為國內發展大數據應用的最大挑戰。 因此，無論是從政府還是企業角度，都應未雨綢繆，提前做好大數據人才培養，不要等到大數據中心建好之後再來找人，必將造成大數據中心資源的極大浪費。
D. 大數據價值僅顯露冰山一角
大數據價值僅顯露冰山一角
一度被認為是廢物的各種來源的數據現在對某些人來說已經成為一種寶貴資源，這些人保存大數據並以此進行分析預測而為全球企業的改變服務。我們可能在某些細小的方面看到過案例。有些組織在與其對手的競爭中通過使用bigdata已經獲得了絕對優勢，但很多人會說並不能確定是勝在使用bigdata這一點上。
2012年已經被預測為大數據年。但到目前為止，研究的重點還集中在處理4V（高速、種類、容量和價值）bigdata以及如何操作它們。據我所知，還沒有在商業角度使用這種數據以期獲得競爭優勢或改進業務流程的願景。如果能夠為大家的利益分享這種實例，將會是很有趣的事情。
bigdata有足夠的競爭力么？
如果有人提出bigdata有什麼不同的爭論，出現這種爭論也是很現實的。有沒有通過bigdata來驗證的分析呢。不用說，大部分的數據還是很龐大，仍然同之前一樣是一種浪費。你會發現大概有1%到5%對提高業務流程是有足夠使用價值的。
組織開始調整和改善流程、客戶關系、降低價格以獲得競爭優勢並且提供捷徑滿足客戶的戰術需求。所有這些調整都將是bigdata分析的一部分並且可能會偏離預測。因此，bigdata有兩條路，它能夠通過分析給你競爭優勢或者說消除所作出的偏離的未經驗證的分析。由於統計分析技術或者對數據正確評估經驗的不足，使進行正確的分析和得到正確的結果有了更大的困難。
大數據軟體蓄勢待發
bigdata的定義迄今集中在提高定址能力和處理數據4V的能力上。但終端客戶卻不是bigdata所關注的。它關注於如何獲得精細的統計數據來更好的為客戶服務。我們將很可能在今年餘下的時間內看到成熟的大數據軟體。Teradata收購eCircle、IBM收購TeaLeaf和其他的例子證明企業營銷、數字媒體、活動、客戶體驗和更多的數據同步都會要朝這個方向移動。
決策使其更強大
無論是結構化還是非結構化數據的計算和分析作為組織的一種能力為組織作出決定和執行分析進行反饋、為客戶的利益而使bigdata有價值。我們已經看到冰山一角，當有一天可以提供特定領域的個性化的bigdata解決方案用以在零售業、保險業、金融業和其他行業做出決策將會是件很有趣的事情。
雖然還有很多工作要做，我們已經看到bigdata世界的巨大進步，我們希望更多的創新和令人興奮的事情在今年餘下的時間里能夠出現。
E. 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。
F. 下面哪個不屬於百度目前基於大數據所做的應用 ：經濟指數預測 疾病預測 機票價格預測 景點預測
景點肯定有，平時你准備去哪裡玩，一搜網路就記錄了，下次瀏覽網頁就會出現相關的旅遊信息。疾病的話不是經常我們會搜什麼牙痛腳痛啊頭暈心悸啊他會推測是什麼病的症狀或者說你搜的就是某種病的表現及防治；剩下兩個不確定，但是比如你買電腦或者單反，它看你搜的是偏重性價比還是價格等等，可以判斷你的經濟吧
G. 大數據未來的發展前景怎麼樣
現狀大數據的前景十分的好，隨著大數據應用於各行各業，並正在改變著各行各業，同時也引領大數據人才的變革，在國家及當地政府支持下，大數據在快速發展，企業日後發展將基於大數據計算分析、數據挖掘、數據分析等數據產業的發展，我國也將更加需要更多的數據人才。
H. 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。
I. 大數據預測分析有多靠譜
因為他有數據，他身處房地產圈，知道很多房地產商的思路，知道政府的思路，知道開發商賣地的數量和價格，他是銀行董事，知道銀行的數量，存款數量。他是政協委員，知道政府政策，知道gdp指標等等數據，他的分析基本是基於數據來的，但是未來他的預測會越來越不準了，因為他手裡的數據會越來越少。
J. 學習大數據的價格是多少
線下班2萬左右，線上班3千到5千，線上和線下結合大概是1萬左右。如果，你是0基礎，那麼建議你最好參加線下班。