大數據數據准確性

Ⅰ 如何看待大數據的精確性和混雜性

在大數據時代，使用所有能獲得的全體數據已經逐漸成為可能，然而數據量內的大幅度增加會導容致結果的不準確，與此同時。有些錯誤的數據也會隨著大量的數據混入資料庫。

其中的某些錯誤是我們能夠通過我們的努力去避免的，去改變的，但是，有些錯誤我們需要去慢慢接受它們。去嘗試著，接收混亂，擁抱錯誤。

接收混亂是小數據和大數據時代主要的區別之一。由於少量的數據，使得我們努力追求更加精密的結果，但是不妨多想想，低隨機性和小數據又怎麼可能將事物的本質全面的還原出來呢？錯失的95%的非結構化數據中包含著無限的可能，或許我們想要的正是我們曾經所丟棄的。

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注意事項

紛繁的數據越多越好，大數據時代要求我們重新審視對於精確性的定義。在如今的信息時代，我們掌握的數據越來越全面，而且數據的存在並不是獨立的，數據之間的交互連接多變且無序，組合與組合之間更是能產生無窮的化學作用，奇妙無窮。

大數據要求我們有所改變，接收混亂和不確定性。精確性不會在成為我們生活中的支柱，每個問題只有一個答案的想法在信息時代是靠不住的，不管我們承認與否。但當我們學會接受混亂和擁抱混雜之後，我們會發現我們離事情的真相有進了一步。

Ⅱ 大數據行業的數據精準嗎

第一，用戶行為與特徵分析。顯然，只要積累足夠的用戶數據，就能分析出用戶的喜好與購買習慣，甚至做到「比用戶更了解用戶自己」。有了這一點，才是許多大數據營銷的前提與出發點。無論如何，那些過去將「一切以客戶為中心」作為口號的企業可以想想，過去你們真的能及時全面地了解客戶的需求與所想嗎？或許只有大數據時代這個問題的答案才更明確。

第二，精準營銷信息推送支撐。過去多少年了，精準營銷總在被許多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛濫。究其原因，主要就是過去名義上的精準營銷並不怎麼精準，因為其缺少用戶特徵數據支撐及詳細准確的分析。相對而言，現在的RTB廣告等應用則向我們展示了比以前更好的精準性，而其背後靠的即是大數據支撐。

第三，引導產品及營銷活動投用戶所好。如果能在產品生產之前了解潛在用戶的主要特徵，以及他們對產品的期待，那麼你的產品生產即可投其所好。例如，Netflix在近投拍《紙牌屋》之前，即通過大數據分析知道了潛在觀眾最喜歡的導演與演員，結果果然捕獲了觀眾的心。又比如，《小時代》在預告片投放後，即從微博上通過大數據分析得知其電影的主要觀眾群為90後女性，因此後續的營銷活動則主要針對這些人群展開。

第四，競爭對手監測與品牌傳播。競爭對手在干什麼是許多企業想了解的，即使對方不會告訴你，但你卻可以通過大數據監測分析得知。品牌傳播的有效性亦可通過大數據分析找准方向。例如，可以進行傳播趨勢分析、內容特徵分析、互動用戶分析、正負情緒分類、口碑品類分析、產品屬性分布等，可以通過監測掌握競爭對手傳播態勢，並可以參考行業標桿用戶策劃，根據用戶聲音策劃內容，甚至可以評估微博矩陣運營效果。

第五，品牌危機監測及管理支持。新媒體時代，品牌危機使許多企業談虎色變，然而大數據可以讓企業提前有所洞悉。在危機爆發過程中，最需要的是跟蹤危機傳播趨勢，識別重要參與人員，方便快速應對。大數據可以採集負面定義內容，及時啟動危機跟蹤和報警，按照人群社會屬性分析，聚類事件過程中的觀點，識別關鍵人物及傳播路徑，進而可以保護企業、產品的聲譽，抓住源頭和關鍵節點，快速有效地處理危機。

第六，企業重點客戶篩選。許多企業家糾結的事是：在企業的用戶、好友與粉絲中，哪些是最有價值的用戶？有了大數據，或許這一切都可以更加有事實支撐。從用戶訪問的各種網站可判斷其最近關心的東西是否與你的企業相關；從用戶在社會化媒體上所發布的各類內容及與他人互動的內容中，可以找出千絲萬縷的信息，利用某種規則關聯及綜合起來，就可以幫助企業篩選重點的目標用戶。

第七，大數據用於改善用戶體驗。要改善用戶體驗，關鍵在於真正了解用戶及他們所使用的你的產品的狀況，做最適時的提醒。例如，在大數據時代或許你正駕駛的汽車可提前救你一命。只要通過遍布全車的感測器收集車輛運行信息，在你的汽車關鍵部件發生問題之前，就會提前向你或4S店預警，這決不僅僅是節省金錢，而且對保護生命大有裨益。事實上，美國的UPS快遞公司早在2000年就利用這種基於大數據的預測性分析系統來檢測全美60000輛車輛的實時車況，以便及時地進行防禦性修理

第八，SCRM中的客戶分級管理支持。面對日新月異的新媒體，許多企業想通過對粉絲的公開內容和互動記錄分析，將粉絲轉化為潛在用戶，激活社會化資產價值，並對潛在用戶進行多個維度的畫像。大數據可以分析活躍粉絲的互動內容，設定消費者畫像各種規則，關聯潛在用戶與會員數據，關聯潛在用戶與客服數據，篩選目標群體做精準營銷，進而可以使傳統客戶關系管理結合社會化數據，豐富用戶不同維度的標簽，並可動態更新消費者生命周期數據，保持信息新鮮有效。

第九，發現新市場與新趨勢。基於大數據的分析與預測，對於企業家提供洞察新市場與把握經濟走向都是極大的支持。例如，阿里巴巴從大量交易數據中更早地發現了國際金融危機的到來。又如，在2012年美國總統選舉中，微軟研究院的David Rothschild就曾使用大數據模型，准確預測了美國50個州和哥倫比亞特區共計51個選區中50個地區的選舉結果，准確性高於98%。之後，他又通過大數據分析，對第85屆屆奧斯卡各獎項的歸屬進行了預測，除最佳導演外，其它各項獎預測全部命中。

第十，市場預測與決策分析支持。對於數據對市場預測及決策分析的支持，過去早就在數據分析與數據挖掘盛行的年代被提出過。沃爾瑪著名的「啤酒與尿布」案例即是那時的傑作。只是由於大數據時代上述Volume（規模大）及Variety（類型多）對數據分析與數據挖掘提出了新要求。更全面、速度更及時的大數據，必然對市場預測及決策分析進一步上台階提供更好的支撐。要知道，似是而非或錯誤的、過時的數據對決策者而言簡直就是災難。

Ⅲ 心理大數據准確嗎

看怎麼用吧 ，如果放在類似連信科技這樣的企業或者平台對心理建設的幫助應該很大，反之則不然

Ⅳ 吳鳴霄大數據分析的准確么

大數據准不準這個問題要看情況。具體來講，之所以成為大數據就是因為數據量巨大，數據量大了之後很多偶然因素才會具有趨勢性，才會有規律，才能有價值有結論。但是，這並不意味著得出的結論一定是正確的，很多結論的得出要有嚴格的先驗條件，否則都是錯誤的結論。所以，單獨說大數據准不準確可能不好說。

Ⅳ 網貸大數據風控准確性存疑

網貸大數據風控准確性存疑

P2P如何進行風險控制的問題就一直備受關注。記者注意到，目前網貸行業的風控模式大致分為兩種，一種是以大數據風控為主導的線上風控模式，比如拍拍貸魔鏡系統、宜人貸極速模式等；另一種則是以傳統線下風控為主導的模式。業內專家指出，雖然互聯網金融是將金融與線上網路相結合，但是一味渲染大數據，弄不好就會變成「大忽悠」。

我國目前處於正在建立信用體系的過程中，在信用體系沒有建成之前，有效地識別個人信用風險，金蛋理財CEO鄧巍坦言，除了線下審核，並沒有更好的辦法。

「只有海量的數據才能分析出一定的規律。但只根據數據分析出的規律並不全面，如果僅據此進行風控審核，難免會出現疏漏或偏差。大數據只能作為輔助手段，不能作為風控的決策依據。」鄧巍補充道。

對於當下我國網貸業風控的現狀，金信網創始人安丹方告訴《經濟參考報》記者，目前來看，大數據風控還是一個理想化的模式，至少短期內無法取代現有的風控，畢竟目前國內徵信尚不健全，國內所積累的數據根本不足以支撐建立一個完善的大數據模型。此外，大數據作為數據的集合，其為平台提供的僅僅是數據參考。

對於大數據在我國極可能演化為「大忽悠」，理財范風控相關負責人分析道，由於人民銀行的徵信系統與互聯網金融的數據平台無法對接，信息無法共享，因此網貸平台不得不通過線下調查客戶信用和調取央行徵信報告，各自組建線下徵信風控團隊，而徵信體系不健全也導致P2P在中國舉步維艱，這亦成為中國互聯網金融行業發展的最大瓶頸。

不過，對於P2P而言，線下、線上風控都有其不可忽視的弊端，安丹方坦言，線下P2P平台多採用風險准備金模式，但這種模式脫離了平台操作功能之後會很容易演變成資金池，潛藏著法律風險以及敏感的監管問題；純線上P2P則由於數據不充分，風險難控，追索成本很大；而O2O線上線下相結合的模式雖然現階段最符合國情，但因為開展線下審核，其風控成本較高。

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Ⅵ 大數據的弱點主要是精確性 可靠性 因果性 多樣性嗎

容量（Volume）：來數據的大小源決定所考慮的數據的價值和潛在的信息；
種類（Variety）：數據類型的多樣性；
速度（Velocity）：指獲得數據的速度；
可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。
真實性（Veracity）：數據的質量
復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道
價值（value）：合理運用大數據，以低成本創造高價值

Ⅶ 大數據應用必要條件:數據真實和准確

大數據應用必要條件:數據真實和准確

《哈佛商業評論》最新一期的封面上，一位勇士正揮舞著長鞭，試圖駕馭大數據這匹「烈馬」。的確，大數據的重要性已是公認，可你有沒有想過真正想獲取大數據價值的人能以何為鞭?僅有鞭在手是否足矣?

「IBM對大數據有自己獨到的觀點。」IBM軟體集團大中華區業務分析洞察及智慧地球解決方案總經理卜曉軍在主題為「大數據·大洞察·大未來」的年度大數據戰略發布會上的發言舉重若輕。的確，IBM嚴謹的智慧分析洞察方法論、完善的大數據平台解決方案以及廣泛深刻的行業落地實踐，讓IBM有底氣宣布即將馴服大數據，IBM的大數據平台或許就是企業正在苦苦尋找的「長鞭」和「韁繩」。

對付大數據4個V

大數據的3V特點(Volume、Velocity、Variety)已無需贅言——「過去兩年裡所產生的數據量佔到人類有史以來所積累的數據總量的90%」，「每秒鍾有500萬筆交易發生，每天有5億個通話記錄產生」，「80%的數據增長來源於圖片、視頻和文檔」。這就意味著在應對大數據時，要集成和管理高容量、即時、多類型和分散來源的數據。

「這一切只是開始。」卜曉軍補充道，「3V只是對大數據最基本特徵的歸納，實際上，大數據向外延伸的涵義很豐富。」IBM就歸納總結了第4個V——Veracity(真實和准確)，為什麼第4個V足以與前3個V相提並論?「這是因為，只有真實而准確的數據才能讓對數據的管控和治理真正有意義。」隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興起，傳統數據源的局限性被打破，企業愈發需要有效的信息治理以確保其真實性及安全性。

如何充分應對大數據的4V特性，成為了想獲取大數據深層價值者面前的一道難題。基於「3A5步」動態路線圖的大數據戰略再次體現了IBM完整的軟體體系架構和綜合能力。

「單獨談大數據沒有意義，正如認為Hadoop足以解決大數據所有問題一樣過於片面。」IBM軟體集團大中華區信息管理軟體總經理盧偉權強調，「大數據應該滲透到企業的IT架構中，這就要求大數據平台具備在信息原有的形式上進行進一步的分析、使所有的數據具有可視性並被有效用來分析、為新的分析應用開發更加有效的環境、優化與合理分配工作量、安全與治理等能力，兼容企業級的可用性、管理性、安全性和集成性。」

Hadoop缺乏數據管理的能力，IBM將Hadoop整合到大數據平台中並結合已有的產品，由此以四大核心能力Hadoop系統、流計算、數據倉庫和信息整合與治理為支點提供端到端的大數據解決方案。

盧偉權總結道：「IBM將資料庫領域里多年積累的經驗，和對用戶需求的高度考量融合到大數據平台中，通過『增強』的理念把大數據解決方案有機整合到客戶現有的數據平台上，保護客戶現有的投資，在不擯棄傳統數據倉庫的前提下，通過信息整合和治理等工具，為客戶創造效率和成本的最佳平衡。」

落腳點是行業應用

不落實到行業，不出示行業應用，人們對大數據的感知仍然會停留在「它僅僅是一個技術趨勢」的膚淺層面。只有讓大數據成為新的解決業務問題的手段，才能打破大數據懷疑論者的疑慮，才能說明大數據可用——正如《哈佛商業評論》英文版總編輯阿迪·伊格內休斯所言，「大數據就在那裡，關鍵看它如何為你的公司所用」。

「端到端的總體技術，包括信息治理和集成、大數據管理、實時分析，最後的落腳點是行業應用。」IBM中國開發中心信息管理首席架構師及大數據架構師陳奇說明技術服務於商業是終極追求。

行業應用場景是IBM大數據策略最有力的說客，在數個主要行業中應對大數據的相關場景和實踐經驗的分享讓其優勢不言自明。

伴隨著製造業演變為「供應鏈核心模式」，IBM軟體集團製造事業群總經理蕭丁瑞希望製造業企業在IBM的幫助下實現供應鏈的可見性，以快速有效的方式處理供應鏈環節中的數據，弱化需求與供給之間的波動傳導，達到產銷協同。

IBM軟體集團大中華區架構師總經理林旭認為，隨著競爭不斷激化，實時數據處理和客戶行為預測成為運營商搶占的高地。IBM有能力幫助電信公司整理分散數據，管理動態數據，實時獲取用戶行為分析，增強客服效率和業務推送精準度。

「在金融行業中，客戶數據是最珍貴的，這就決定了大數據平台必須是對傳統數據倉庫的補充和增強。」IBM軟體集團大中華區銀行業解決方案高級顧問陳劍指出，「此外，金融行業除了對於用戶行為預測和實時處理等需求之外，還面臨著風險和欺詐的巨大挑戰。」IBM大處理解決方案可建立風險模型，通過實時匹配交易行為模型，對風險和欺詐進行監控，並補充和增強原有傳統數據倉庫中客戶檔案和信息。

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Ⅷ 現在是大數據時代，怎樣才能准確的掌握相關的數據呢

這問題太籠統了。
要收集數據首先需要確定 你收集數據的目的，比如是為營銷服務，還是為降成本服務，還是為提高效率服務，還是為提升產品質量服務。
不同的目的需要有針對性的收集不同的數據，這個就有點類似於問卷一樣，你需要把能夠達成目的的指標一個個設計出來，然後通過各種渠道收集數據。
比如說很多公司活動掃二維碼提交資料 就可以獲得禮品，這其實就是一個數據收集和推廣的過程，他們收集數據的目的是為了以後營銷推廣用。
再比如你要降低成本，那自然需要把各種涉及成本指標的數據收集出來，然後分析哪些是可降成本等。。。

Ⅸ 最近在讀《大數據時代》想問一個問題，為什麼大數據預測不再看重數據的准確性而在於海量數據，數據不應該

數據量巨大，難免有數據錯誤，精確度達不到100%。大數據的目的是內為了解決分析挖掘數據的可容用性。體現在用戶的行為習慣、個人愛好、預測未來趨勢等，在海量數據中得到有針對性有價值的相關的數據做分析，得出有價值內容。還有相同數據根據分析數據的需求不同，會得到不同的結果。