A. 大数据的大价值预测
大数据的大价值预测
数据本身是不会说话的，但是数据总结出的历史、数据反映出来的现状、数据呈现出的趋势能够说话。基于指标体系的预测分析平台建设的价值在于：平台展现出的任何一条曲线的变化都对应着某一个现状或问题，以及相关联的一系列指标，都意味着需要采取相应的改良措施。同时，由于行业数据的特殊性，结合专家的经验，可获取到管理上的缺陷，制定出相应的预防措施，反馈到企业的指标体系中，通过调整来进一步加强数据质量的管理，进而为有效提高续保率提供科学的数据依据。
2013年伊始，大数据开始充斥媒体，各行各业都相继进行数据分析、数据挖掘、领导决策等，那些占有“大数据”资源先天优势的群体，能否有效利用好数据，打破现有的传统格局，将决定其未来发展的命运。
大数据时代面临的挑战与机遇
大数据时代下的三百六十行，最不缺乏的就是数据，包括历史数据、行业最新数据等，但是却受阻于过量的冗余数据和数据不一致，而且它们变得越来越难于访问、管理和用于决策支持。目前的行业数据大多还停留在“集中化使用”阶段，传统的数据仓库方式，数据有进无出，仅解决了数据存储的问题，如何综合有效地使用这些数据，成为一大难题。而随着数据量成倍的增长，如何把这些大量的数据转换成可靠的信息以便于决策支持，是各行业面临的挑战。
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所做出的正确判断。所以，我们应当充分地认识到：大数据时代对于各个业来讲，既存在挑战，也是一个巨大的机遇。
首先，面对海量数据，依靠在各行各业丰富的数据治理方法论，实现源头数据的质量保障，确保基于这些真实数据的分析与决策能够行之有效。
如何保障数据质量？
通过顶层设计的理念，确立企业的核心目标，围绕这个核心目标进行逐级分解，形成细颗粒度的详细指标体系，而基于指标体系的数据采集及处理平台，则以指标体系为依据，来到各个业务系统里去采集数据，或根据需要使用数据采集平台由人工进行填报，基于涉及各个指标的全样数据的完整采集，通过数据质量清洗工具与相应的检查规则，发现问题可及时对其进行修改，来对源头的数据从技术上进行严格把关。
其次，各行业的应用系统可谓纷繁复杂，由于这些系统的建设都是相对独立的，传统的数据处理方式只能针对各个业务系统去形成相应的分析数据，本质上未将数据进行整合与统一规划，因此形成了数据孤岛的现象。同方运用顶层设计理念下的指标体系梳理方法，以及业务元数据的技术手段，对各个业务系统的数据最终形成资源，进行统一化、标准化、集中化管理，实现数据的全局共享。用于综合应用、预测分析、领导决策等。
最后，通过基于指标体系的预测分析平台，能够为决策管理者提供科学的数据依据，同时也为涉及企业的客户管理、销售管理、市场管理、运维管理等各方面提供调整依据。
B. 大数据分析的价值
现在，大数据是一个被滥用的流行词，
但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。
通过整合不同来源的数据，
比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，
大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，
越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。
C. 大数据的应用价值 在于预测未来
大数据的应用价值 在于预测未来
大数据中心的建设，为的是后期对数据的挖掘应用。大数据应用在全球各国发酵之际，伴随而来的是各国普遍缺乏数据科学家问题。应大数据处理的需求，无论企业决定采用哪一种解决方案，最终需要有数据科学家来运用这些大数据，才能激活大数据的价值，重新构建数据之间的关系，并赋予新的意义，进而转换成企业的竞争武器。
在大数据处理环节中，数据科学家是能否点燃大数据价值的关键。然而，数据科学家的培养并不容易，因为数据科学家必须同时具备3个条件，包括深入了解企业内的业务与组织、具备数据探勘等统计应用知识、熟悉数据分析工具操作。目前，国内的数据分析师较擅长的是处理已经发生的问题，找出问题源头，并且尽速排除问题，但是，相对缺乏发掘未知问题的能力。
根据市场调查机构Gartner的数据，有高达72%的企业认为，大数据的应用价值，在于预测未来。然而，这样的应用需求与国内数据科学家不匹配，预计将成为国内发展大数据应用的最大挑战。 因此，无论是从政府还是企业角度，都应未雨绸缪，提前做好大数据人才培养，不要等到大数据中心建好之后再来找人，必将造成大数据中心资源的极大浪费。
D. 大数据价值仅显露冰山一角
大数据价值仅显露冰山一角
一度被认为是废物的各种来源的数据现在对某些人来说已经成为一种宝贵资源，这些人保存大数据并以此进行分析预测而为全球企业的改变服务。我们可能在某些细小的方面看到过案例。有些组织在与其对手的竞争中通过使用bigdata已经获得了绝对优势，但很多人会说并不能确定是胜在使用bigdata这一点上。
2012年已经被预测为大数据年。但到目前为止，研究的重点还集中在处理4V（高速、种类、容量和价值）bigdata以及如何操作它们。据我所知，还没有在商业角度使用这种数据以期获得竞争优势或改进业务流程的愿景。如果能够为大家的利益分享这种实例，将会是很有趣的事情。
bigdata有足够的竞争力么？
如果有人提出bigdata有什么不同的争论，出现这种争论也是很现实的。有没有通过bigdata来验证的分析呢。不用说，大部分的数据还是很庞大，仍然同之前一样是一种浪费。你会发现大概有1%到5%对提高业务流程是有足够使用价值的。
组织开始调整和改善流程、客户关系、降低价格以获得竞争优势并且提供捷径满足客户的战术需求。所有这些调整都将是bigdata分析的一部分并且可能会偏离预测。因此，bigdata有两条路，它能够通过分析给你竞争优势或者说消除所作出的偏离的未经验证的分析。由于统计分析技术或者对数据正确评估经验的不足，使进行正确的分析和得到正确的结果有了更大的困难。
大数据软件蓄势待发
bigdata的定义迄今集中在提高寻址能力和处理数据4V的能力上。但终端客户却不是bigdata所关注的。它关注于如何获得精细的统计数据来更好的为客户服务。我们将很可能在今年余下的时间内看到成熟的大数据软件。Teradata收购eCircle、IBM收购TeaLeaf和其他的例子证明企业营销、数字媒体、活动、客户体验和更多的数据同步都会要朝这个方向移动。
决策使其更强大
无论是结构化还是非结构化数据的计算和分析作为组织的一种能力为组织作出决定和执行分析进行反馈、为客户的利益而使bigdata有价值。我们已经看到冰山一角，当有一天可以提供特定领域的个性化的bigdata解决方案用以在零售业、保险业、金融业和其他行业做出决策将会是件很有趣的事情。
虽然还有很多工作要做，我们已经看到bigdata世界的巨大进步，我们希望更多的创新和令人兴奋的事情在今年余下的时间里能够出现。
E. 如何利用大数据进行预测
如何用大数据进行预测~感觉这个面好广泛啊，因为不知道楼主想要预测的是什么，也不知道楼主有什么数据~
仅举例说明我个人一般怎么做数据分析的：
分析2010-2016年网络广告的发展变化，比如可以有这些思路：10-16广告收益的具体情况和每年同比情况（双轴图），广告投放主要集中分布在哪些地方（数据地图），广告投放集中在哪些行业（饼图、环图）等等，不同数据维度需要的图表是不一样的，这些图表在BDP个人版和EXCEL中都能做，就看你有没有数据了。
其实我觉得最主要的不是预测什么，而是先拥有数据，然后根据自己的需求进行分析。希望楼主采纳。
F. 下面哪个不属于百度目前基于大数据所做的应用 ：经济指数预测 疾病预测 机票价格预测 景点预测
景点肯定有，平时你准备去哪里玩，一搜网络就记录了，下次浏览网页就会出现相关的旅游信息。疾病的话不是经常我们会搜什么牙痛脚痛啊头晕心悸啊他会推测是什么病的症状或者说你搜的就是某种病的表现及防治；剩下两个不确定，但是比如你买电脑或者单反，它看你搜的是偏重性价比还是价格等等，可以判断你的经济吧
G. 大数据未来的发展前景怎么样
现状大数据的前景十分的好，随着大数据应用于各行各业，并正在改变着各行各业，同时也引领大数据人才的变革，在国家及当地政府支持下，大数据在快速发展，企业日后发展将基于大数据计算分析、数据挖掘、数据分析等数据产业的发展，我国也将更加需要更多的数据人才。
H. 大数据可以在哪些领域实现预测价值
和原来统计抽样数据不同，大数据需要持续数据，来反应相对完整的过程，而且整个过程是一个相对稳定的规律性状态。
这样通过数据比对，一方面能去除偶然性和外界环境干扰带来的噪点，另一方面通过数据积累，能把规律的异常波动和结果之间找到数据对应关系，来实现对异常变化的情况分析和预测。
只要数据全面和连续，异常变化的征兆就可以被发现。传统的统计抽样数据需要从数据中进行抽样，通过单个数据的精确来反应当时状态，但是无法进行规律的分析。
所以大数据的原理是，基于每一种非常规的变化，在事前一定有征兆体现。没有任何一件事情是突发的，这和佛教哲学中的因果道理是一样的，每一件事的发生是可以被追寻脉络的。
利用大数据的预测和分析，就建立在可以捕捉和分析这些反应事物变化的征兆上，而最容易捕捉这种征兆的领域，一定是原本有稳定规律的领域。
我们从现实生活中举几个例子。
1、股票市场
是否能用大数据的方式，来预测股票的涨跌呢？如果不讨论个股情况，从理论上讲在美国可以，在中国很难。
美国股票市场是可以双向盈利的，当股票价格脱离价值时，另一股资金力量就会反向操作来盈利。而中国的股票市场则不同，股票只有涨才能盈利，这样的规则就会吸引一些游资利用信息不对等的状况，人为改变股票市场规律，没有相对的稳定状态则很难被预测，或者说变量大到捕捉分析成本过高。
2、商品价格
单次性销售的商品价格是能够被预测的，因为任何商品的销售无法脱离赚钱这个根本，而且不同渠道成本和收益需求在竞争充分的环境下是相对稳定的，与价格相关的变量相对固定，所以价格可以预测。
但是如果商品有后续服务等持续性收费，或产品盈利不是唯一的需求（比如：产品新上市推广、打击竞争对手新上市商品等）时，则此商品价格变得不可预测，因为它脱离了一个稳定的状态。
3、人的健康状况
慢性病是可以被预测的。因为人体的体征变化是呈固定的变化规律的，慢性病形成的过程中，体征变化规律也呈现持续性异常。所以在慢性病形成的过程，就可以对异常的体征变化规律进行分析。
急性病是很难预测的，因为是外界因素带来的突变，体征数据变化规律异常是应激反应，属于突变的过程，尤其随机性，则预测成本过高，但可以发生后被分析出来。
1、数据波动规律不因外界随机干扰而不可测影响，可以用固定维度的变量建立基准规律；
2、持续采集和分析数据的成本要小于预测带来的收益；
3、有异常状况和不同结果的对应关系。
I. 大数据预测分析有多靠谱
因为他有数据，他身处房地产圈，知道很多房地产商的思路，知道政府的思路，知道开发商卖地的数量和价格，他是银行董事，知道银行的数量，存款数量。他是政协委员，知道政府政策，知道gdp指标等等数据，他的分析基本是基于数据来的，但是未来他的预测会越来越不准了，因为他手里的数据会越来越少。
J. 学习大数据的价格是多少
线下班2万左右，线上班3千到5千，线上和线下结合大概是1万左右。如果，你是0基础，那么建议你最好参加线下班。