百度大数据可预测现实生活

❶ 大数据能预测未来吗

❷ 大数据真的可以预测未来吗

短期的趋势还是可以的，如果想直接预测原来多少年的事情是不可能的；但是有参考意义，因为大数据会不断的总结数据，他比我们自己更了解自己和身处的环境。

❸ 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。

❹ 大数据对生活的影响

不知不觉地影响着人们的日常生活。

逐渐变成“透明人”

对大数据时代，当下有一个形象又略带幽默的说法：随着大数据的广泛应用，这个世界越来越透明，人们就像生活在玻璃鱼缸里。

在这个时代，每个人都是大数据的生产者，数据让孤立的个人不再神秘。随着智能终端的发展，人们的每一个行为都可能产生数据，并且被记录下来。比如，每一次心脏跳动、生活中的每一笔花销、每一次外出旅行等等。

在这个时代，不仅人人生产数据，而且数据被广泛收集并分析利用。淘宝网一分钟就处理9万个订货单据，新浪微博高峰期一秒钟接受一百万次请求，网络每天要处理60亿次搜索。你的IP地址是什么，精确到几月几日几时在哪里上过网，浏览过哪些网站，何时又打开了另外一个网站……大数据系统可以对用户的上网活动进行详细记录。

遍布城市各个角落的大小摄像头也是收集个人数据的重要渠道。只要你上街，就会被拍到。一年下来，就会产生大量有价值的数据。

甚至还出现了让人们主动提供数据的平台。2016年数博会期间，观众纷纷涌向数据堂（北京）科技股份有限公司展台，争相体验众包数据采集活动。观众只需拍张照上传，就能拿到一个小礼品，完成相关任务还可获得现金报酬。

“数据众包采集即发动社会大众的力量，利用业余时间，通过一个手机端的数据采集工具，采集各类线下数据，如地图数据、车流数据、环境数据、市场价格等。”数据堂创始人、CEO齐红威说，相对于其他数据采集方式，数据众包采集具有准确、客观、灵活等特点，能弥补现有信息基础设施难以对线下数据进行采集的不足。大众提供的线下数据，经过加工、处理，能得到有效的应用。

“随着互联网技术的不断发展，社会逐步进入大数据时代，金融数据、交通数据、购物数据、企业数据、医疗数据、健康数据、教育数据等成为我们虚拟与现实生活的重要组成部分。”工信部赛迪研究院软件所所长潘文说。

数据让生活更轻松

在大数据时代，数据采集只是第一步，更重要的是如何让数据产生价值。“大数据技术现在已经被应用在了我们生活当中的很多地方，其中包含了我们日常的衣食住行。”潘文表示，不管是在工作场所、购物娱乐场所还是家中，人们都能够随时随地发现大数据带给生活的改变。

目前，大数据在电子商务领域的应用最广，成为大数据最成熟的应用模式。京东通过建立PB级大数据平台，将每个用户在其网站上的行为数据进行记录和分析，提高与用户的沟通效率、提升用户体验，实现了向不同用户展示不同内容的效果。比如，针对用户不同的属性特征、性格特点或行为习惯，在他们搜索或点击时，网站将展示符合该用户特点和偏好的商品，尽力给用户提供友好舒适的购买体验，这就能有效提高用户的购买转化率甚至重复购买，提高用户忠诚度和用户黏性。这也是为什么我们在网上购物，页面总能很“神奇”地出现我们最想购买的商品的原因。

大数据在公共交通、打车出行等交通领域的应用也已经初步开展。以往很多人都有在寒冷的冬天里，在户外苦苦等公交车的经历，如今出门前只需要提前查询地图，就知道车辆多久能够到站。例如，北京交管部门通过将实时路况与网络地图大数据对接，依托网络地图的交通大数据，可为公众提供专业的城市实时交通信息，并可根据需要自行选择，满足个性化出行需求，提升出行效率。

“利用大数据，还可以通过分析预测出行交通规律，指导公交线路的设计、调整车辆派遣密度，进行车流指挥控制，及时做到梳理拥堵，合理缓解城市交通负担。”工信部信息化和软件服务业司副司长李冠宇说，比如，滴滴出行通过掌握的用户打车记录、司机行车轨迹等交通大数据，可以科学实现运力调度，精确匹配乘客和司机，优化路径，减少拥堵。

与民生福祉密切相关的健康医疗领域也在逐步应用大数据。李冠宇透露，我国部分省市正在实施病历档案数字化，配合临床医疗数据与病人体征数据的收集分析，用于远程诊疗、医疗研发，甚至结合保险数据分析用于商业及公共政策制定等等。北京市政府联合网络公司及其他智能设备商和服务商共同宣布推出了“北京健康云”项目，利用大数据技术和数据实时展示流感、手足口病、肝炎、艾滋病、肺结核等主要传染病动态，预测未来7天传染病趋势。

警惕大数据威胁

大数据给人们的生活带来了便利，但在“鱼缸生活”中，每个人都赤裸裸地暴露着，从衣食住行到医疗信息，无一不被外界掌握，一旦被不法分子或别有用心的人利用，都将带来巨大的威胁。可以说，大数据对人们的隐私权带来严重挑战。

“随着互联网、移动互联网快速发展，人们在使用手机、电脑等设备时，就会暴露个人隐私，未来大家都是裸露的人，要查找个人信息将非常容易，我们都活在大数据的‘阴影’下。”国务院发展研究中心信息中心研究处处长李广乾坦言。

在防范数据泄露的同时，人们还要警惕个人数据被无休止滥用。许多公司强调收集、储存、分析数据都是“匿名”的，但事实可能并非如此。美国普林斯顿大学的计算机科学家纳拉亚南曾表示，可供分析的数据越多，就越不可能保持“匿名”，识别一个人的身份只要33个字节的信息量。

李广乾说，我们通常将信息安全受到威胁的情况分为两种，一种是系统被黑客攻入、被人为破坏，无法正常运转；还有一种是个人隐私泄露，给个人带来很大的困扰和危险。保护个人信息安全，一是要提高个人信息自我保护意识和隐私意识，谨慎对待信息采集等；二是要规范数据采集、使用部门的行为，严格管理，杜绝信息被盗取、泄露；三是要完善相应的法律法规，对罔顾个人信息安全的行为进行严惩。

“大数据安全一直是人们关注的焦点，保护隐私需要国家从立法层面积极推动，同时需要在数据确权、数据存储保护和数据交易规则制定等方面突破困局。”潘文说。

❺ 大数据和人工智能真的可以预测未来吗

不可以预测未来，只是通过已有数据分析得出一些可能发生的事，凡是都有变化，即使有答案不一定和现实相吻合，数据是人创造的，人的行为决定。

❻ 通过大数据获得足够多的信息，是否可以预测个人的行为

不可能完完全全的预测个人的，就算是获得了足够多的信息都没有你去接触这个人更快的预测这个人，消息也是有误的，要预测一个人最好自己去了解。

❼ 怎么用百度大数据

网络大数据是以借口的形式呈现，是要收费的哦

❽ 生活中的大数据例子

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

目前位于美国加利福尼亚州的PredPol公司在某种程度上把利用大数据预测犯罪变成了现实。

PredPol 推出的犯罪活动预测软件主界面是一张城市地图，看起来与谷歌地图相似。它会根据某一地区过往的犯罪活动统计数据，借助特殊算法，计算出某地发生犯罪的概率、犯罪类型，以及最有可能犯罪的时间段。

它还可以用红色方框表示需要提高警惕的犯罪“热点”地区，警方可以通过个人电脑、手机或平板电脑对其进行在线查看。

犯罪预测软件实际上是从地震预测软件进化而来的，它能处理大量犯罪数据，尤其是犯罪地点和犯罪时间，然后再联系已知的犯罪行为，比如窃贼通常倾向于在他们最熟悉的社区犯罪等，最终给出一个较为完善的结果。

每次运算结束后，犯罪预测软件会给出一张画出了红色方框的地图，这些红色方框代表盗窃行为可能发生的“热点”地区，有些时候这些区域能准确地缩小至很小的范围。

警察局的上司会吩咐属下，当他们没在处理报警电话时，就应该花时间在这些高危区域中巡逻，最好是每两小时巡逻至少15分钟。这样做的重点更在于通过在软件画出的高危区中高调巡逻而降低犯罪，而非等案子发生后破案。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

Google流感趋势（Google Flu Trends，GFT）是Google于2008年推出的一款预测流感的产品。Google认为，某些搜索字词有助于了解流感疫情。Google流感趋势会根据汇总的Google搜索数据，近乎实时地对全球当前的流感疫情进行估测。

3、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

目前手机移动网络实现了城乡空间区域的全覆盖,城乡人口中手机终端的持有率和使用率已经达到相当高的比例,手机定位数据契合了城乡人口空间分布与活动规律的分析需求。

根据手机信号在真实地理空间上的覆盖情况,将手机用户时间序列的移动信号数据,映射至现实的地理空间位置,即可完整、客观地还原出手机用户的现实活动轨迹,从而挖掘得到人口空间分布与活动联系特征信息。

4、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

(8)百度大数据可预测现实生活扩展阅读

经李克强总理签批，2015年9月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作。

《纲要》明确，推动大数据发展和应用，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。

未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。

❾ 大数据能预测走势,范围,感受,状态吗

这个绝对是可以的。曾经有一个案例，国外一家超市应用大数据分析，得出一个顾客未来需要买什么商品，于是就把该顾客经常去的货架上摆上预测未来可能买的商品，结果真的是如超市预料那样。

❿ 大数据能预测未来吗

可不可以预测，关键看预测的是的人性的哪个层次。

如果是最深层的人性，不用回大数据也能预测。答

比如说，火灾来了，大家都会跑，因为获取安全是人性最底层的东西。

而另一个极端的，最浅层的人性偏好也用不上大数据，因为根本预测不了。

比如说，你已经连吃了三顿火锅儿，那大数据只能预测你下一顿还吃火锅儿。

这肯定不靠谱，你已经吃烦了嘛！

所以，大数据的用武之地在于人性中一些不深不浅的地方。

比如说，北京市下个月纸尿布的销量、明年全国报考公务员的人数等等。

他最后总结说:人性是这个世界的根本，科技只是探察和延伸人性的手段。

(10)百度大数据可预测现实生活扩展阅读:

大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。