大数据数据准确性

Ⅰ 如何看待大数据的精确性和混杂性

在大数据时代，使用所有能获得的全体数据已经逐渐成为可能，然而数据量内的大幅度增加会导容致结果的不准确，与此同时。有些错误的数据也会随着大量的数据混入数据库。

其中的某些错误是我们能够通过我们的努力去避免的，去改变的，但是，有些错误我们需要去慢慢接受它们。去尝试着，接收混乱，拥抱错误。

接收混乱是小数据和大数据时代主要的区别之一。由于少量的数据，使得我们努力追求更加精密的结果，但是不妨多想想，低随机性和小数据又怎么可能将事物的本质全面的还原出来呢？错失的95%的非结构化数据中包含着无限的可能，或许我们想要的正是我们曾经所丢弃的。

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注意事项

纷繁的数据越多越好，大数据时代要求我们重新审视对于精确性的定义。在如今的信息时代，我们掌握的数据越来越全面，而且数据的存在并不是独立的，数据之间的交互连接多变且无序，组合与组合之间更是能产生无穷的化学作用，奇妙无穷。

大数据要求我们有所改变，接收混乱和不确定性。精确性不会在成为我们生活中的支柱，每个问题只有一个答案的想法在信息时代是靠不住的，不管我们承认与否。但当我们学会接受混乱和拥抱混杂之后，我们会发现我们离事情的真相有进了一步。

Ⅱ 大数据行业的数据精准吗

第一，用户行为与特征分析。显然，只要积累足够的用户数据，就能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”。有了这一点，才是许多大数据营销的前提与出发点。无论如何，那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想，过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗？或许只有大数据时代这个问题的答案才更明确。

第二，精准营销信息推送支撑。过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因，主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。相对而言，现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的即是大数据支撑。

第三，引导产品及营销活动投用户所好。如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品生产即可投其所好。例如，Netflix在近投拍《纸牌屋》之前，即通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员，结果果然捕获了观众的心。又比如，《小时代》在预告片投放后，即从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。

第四，竞争对手监测与品牌传播。竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，可以通过监测掌握竞争对手传播态势，并可以参考行业标杆用户策划，根据用户声音策划内容，甚至可以评估微博矩阵运营效果。

第五，品牌危机监测及管理支持。新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。大数据可以采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和报警，按照人群社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，抓住源头和关键节点，快速有效地处理危机。

第六，企业重点客户筛选。许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户？有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关；从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。

第七，大数据用于改善用户体验。要改善用户体验，关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况，做最适时的提醒。例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命。只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，在你的汽车关键部件发生问题之前，就会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省金钱，而且对保护生命大有裨益。事实上，美国的UPS快递公司早在2000年就利用这种基于大数据的预测性分析系统来检测全美60000辆车辆的实时车况，以便及时地进行防御性修理

第八，SCRM中的客户分级管理支持。面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像。大数据可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。

第九，发现新市场与新趋势。基于大数据的分析与预测，对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。例如，阿里巴巴从大量交易数据中更早地发现了国际金融危机的到来。又如，在2012年美国总统选举中，微软研究院的David Rothschild就曾使用大数据模型，准确预测了美国50个州和哥伦比亚特区共计51个选区中50个地区的选举结果，准确性高于98%。之后，他又通过大数据分析，对第85届届奥斯卡各奖项的归属进行了预测，除最佳导演外，其它各项奖预测全部命中。

第十，市场预测与决策分析支持。对于数据对市场预测及决策分析的支持，过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。沃尔玛著名的“啤酒与尿布”案例即是那时的杰作。只是由于大数据时代上述Volume（规模大）及Variety（类型多）对数据分析与数据挖掘提出了新要求。更全面、速度更及时的大数据，必然对市场预测及决策分析进一步上台阶提供更好的支撑。要知道，似是而非或错误的、过时的数据对决策者而言简直就是灾难。

Ⅲ 心理大数据准确吗

看怎么用吧 ，如果放在类似连信科技这样的企业或者平台对心理建设的帮助应该很大，反之则不然

Ⅳ 吴鸣霄大数据分析的准确么

大数据准不准这个问题要看情况。具体来讲，之所以成为大数据就是因为数据量巨大，数据量大了之后很多偶然因素才会具有趋势性，才会有规律，才能有价值有结论。但是，这并不意味着得出的结论一定是正确的，很多结论的得出要有严格的先验条件，否则都是错误的结论。所以，单独说大数据准不准确可能不好说。

Ⅳ 网贷大数据风控准确性存疑

网贷大数据风控准确性存疑

P2P如何进行风险控制的问题就一直备受关注。记者注意到，目前网贷行业的风控模式大致分为两种，一种是以大数据风控为主导的线上风控模式，比如拍拍贷魔镜系统、宜人贷极速模式等；另一种则是以传统线下风控为主导的模式。业内专家指出，虽然互联网金融是将金融与线上网络相结合，但是一味渲染大数据，弄不好就会变成“大忽悠”。

我国目前处于正在建立信用体系的过程中，在信用体系没有建成之前，有效地识别个人信用风险，金蛋理财CEO邓巍坦言，除了线下审核，并没有更好的办法。

“只有海量的数据才能分析出一定的规律。但只根据数据分析出的规律并不全面，如果仅据此进行风控审核，难免会出现疏漏或偏差。大数据只能作为辅助手段，不能作为风控的决策依据。”邓巍补充道。

对于当下我国网贷业风控的现状，金信网创始人安丹方告诉《经济参考报》记者，目前来看，大数据风控还是一个理想化的模式，至少短期内无法取代现有的风控，毕竟目前国内征信尚不健全，国内所积累的数据根本不足以支撑建立一个完善的大数据模型。此外，大数据作为数据的集合，其为平台提供的仅仅是数据参考。

对于大数据在我国极可能演化为“大忽悠”，理财范风控相关负责人分析道，由于人民银行的征信系统与互联网金融的数据平台无法对接，信息无法共享，因此网贷平台不得不通过线下调查客户信用和调取央行征信报告，各自组建线下征信风控团队，而征信体系不健全也导致P2P在中国举步维艰，这亦成为中国互联网金融行业发展的最大瓶颈。

不过，对于P2P而言，线下、线上风控都有其不可忽视的弊端，安丹方坦言，线下P2P平台多采用风险准备金模式，但这种模式脱离了平台操作功能之后会很容易演变成资金池，潜藏着法律风险以及敏感的监管问题；纯线上P2P则由于数据不充分，风险难控，追索成本很大；而O2O线上线下相结合的模式虽然现阶段最符合国情，但因为开展线下审核，其风控成本较高。

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Ⅵ 大数据的弱点主要是精确性 可靠性 因果性 多样性吗

容量（Volume）：来数据的大小源决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；
种类（Variety）：数据类型的多样性；
速度（Velocity）：指获得数据的速度；
可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
真实性（Veracity）：数据的质量
复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道
价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值

Ⅶ 大数据应用必要条件:数据真实和准确

大数据应用必要条件:数据真实和准确

《哈佛商业评论》最新一期的封面上，一位勇士正挥舞着长鞭，试图驾驭大数据这匹“烈马”。的确，大数据的重要性已是公认，可你有没有想过真正想获取大数据价值的人能以何为鞭?仅有鞭在手是否足矣?

“IBM对大数据有自己独到的观点。”IBM软件集团大中华区业务分析洞察及智慧地球解决方案总经理卜晓军在主题为“大数据·大洞察·大未来”的年度大数据战略发布会上的发言举重若轻。的确，IBM严谨的智慧分析洞察方法论、完善的大数据平台解决方案以及广泛深刻的行业落地实践，让IBM有底气宣布即将驯服大数据，IBM的大数据平台或许就是企业正在苦苦寻找的“长鞭”和“缰绳”。

对付大数据4个V

大数据的3V特点(Volume、Velocity、Variety)已无需赘言——“过去两年里所产生的数据量占到人类有史以来所积累的数据总量的90%”，“每秒钟有500万笔交易发生，每天有5亿个通话记录产生”，“80%的数据增长来源于图片、视频和文档”。这就意味着在应对大数据时，要集成和管理高容量、即时、多类型和分散来源的数据。

“这一切只是开始。”卜晓军补充道，“3V只是对大数据最基本特征的归纳，实际上，大数据向外延伸的涵义很丰富。”IBM就归纳总结了第4个V——Veracity(真实和准确)，为什么第4个V足以与前3个V相提并论?“这是因为，只有真实而准确的数据才能让对数据的管控和治理真正有意义。”随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴起，传统数据源的局限性被打破，企业愈发需要有效的信息治理以确保其真实性及安全性。

如何充分应对大数据的4V特性，成为了想获取大数据深层价值者面前的一道难题。基于“3A5步”动态路线图的大数据战略再次体现了IBM完整的软件体系架构和综合能力。

“单独谈大数据没有意义，正如认为Hadoop足以解决大数据所有问题一样过于片面。”IBM软件集团大中华区信息管理软件总经理卢伟权强调，“大数据应该渗透到企业的IT架构中，这就要求大数据平台具备在信息原有的形式上进行进一步的分析、使所有的数据具有可视性并被有效用来分析、为新的分析应用开发更加有效的环境、优化与合理分配工作量、安全与治理等能力，兼容企业级的可用性、管理性、安全性和集成性。”

Hadoop缺乏数据管理的能力，IBM将Hadoop整合到大数据平台中并结合已有的产品，由此以四大核心能力Hadoop系统、流计算、数据仓库和信息整合与治理为支点提供端到端的大数据解决方案。

卢伟权总结道：“IBM将数据库领域里多年积累的经验，和对用户需求的高度考量融合到大数据平台中，通过‘增强’的理念把大数据解决方案有机整合到客户现有的数据平台上，保护客户现有的投资，在不摈弃传统数据仓库的前提下，通过信息整合和治理等工具，为客户创造效率和成本的最佳平衡。”

落脚点是行业应用

不落实到行业，不出示行业应用，人们对大数据的感知仍然会停留在“它仅仅是一个技术趋势”的肤浅层面。只有让大数据成为新的解决业务问题的手段，才能打破大数据怀疑论者的疑虑，才能说明大数据可用——正如《哈佛商业评论》英文版总编辑阿迪·伊格内休斯所言，“大数据就在那里，关键看它如何为你的公司所用”。

“端到端的总体技术，包括信息治理和集成、大数据管理、实时分析，最后的落脚点是行业应用。”IBM中国开发中心信息管理首席架构师及大数据架构师陈奇说明技术服务于商业是终极追求。

行业应用场景是IBM大数据策略最有力的说客，在数个主要行业中应对大数据的相关场景和实践经验的分享让其优势不言自明。

伴随着制造业演变为“供应链核心模式”，IBM软件集团制造事业群总经理萧丁瑞希望制造业企业在IBM的帮助下实现供应链的可见性，以快速有效的方式处理供应链环节中的数据，弱化需求与供给之间的波动传导，达到产销协同。

IBM软件集团大中华区架构师总经理林旭认为，随着竞争不断激化，实时数据处理和客户行为预测成为运营商抢占的高地。IBM有能力帮助电信公司整理分散数据，管理动态数据，实时获取用户行为分析，增强客服效率和业务推送精准度。

“在金融行业中，客户数据是最珍贵的，这就决定了大数据平台必须是对传统数据仓库的补充和增强。”IBM软件集团大中华区银行业解决方案高级顾问陈剑指出，“此外，金融行业除了对于用户行为预测和实时处理等需求之外，还面临着风险和欺诈的巨大挑战。”IBM大处理解决方案可建立风险模型，通过实时匹配交易行为模型，对风险和欺诈进行监控，并补充和增强原有传统数据仓库中客户档案和信息。

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Ⅷ 现在是大数据时代，怎样才能准确的掌握相关的数据呢

这问题太笼统了。
要收集数据首先需要确定 你收集数据的目的，比如是为营销服务，还是为降成本服务，还是为提高效率服务，还是为提升产品质量服务。
不同的目的需要有针对性的收集不同的数据，这个就有点类似于问卷一样，你需要把能够达成目的的指标一个个设计出来，然后通过各种渠道收集数据。
比如说很多公司活动扫二维码提交资料 就可以获得礼品，这其实就是一个数据收集和推广的过程，他们收集数据的目的是为了以后营销推广用。
再比如你要降低成本，那自然需要把各种涉及成本指标的数据收集出来，然后分析哪些是可降成本等。。。

Ⅸ 最近在读《大数据时代》想问一个问题，为什么大数据预测不再看重数据的准确性而在于海量数据，数据不应该

数据量巨大，难免有数据错误，精确度达不到100%。大数据的目的是内为了解决分析挖掘数据的可容用性。体现在用户的行为习惯、个人爱好、预测未来趋势等，在海量数据中得到有针对性有价值的相关的数据做分析，得出有价值内容。还有相同数据根据分析数据的需求不同，会得到不同的结果。