隨著信息革命的深入，大數(shù)據(jù)時代的預(yù)測更加容易，人類的生活正在被大數(shù)據(jù)預(yù)測深刻改變。大數(shù)據(jù)預(yù)測則是基于大數(shù)據(jù)和預(yù)測模型去預(yù)測未來某件事情的概率。讓分析從“面向已經(jīng)發(fā)生的過去”轉(zhuǎn)向“面向即將發(fā)生的未來”是大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的最大不同。

 預(yù)測是大數(shù)據(jù)核心價值

人們在談?wù)摯髷?shù)據(jù)的采集、存儲和挖掘時，最常見的應(yīng)用案例便是“預(yù)測股市”“預(yù)測流感”“預(yù)測消費者行為”，預(yù)測性分析是大數(shù)據(jù)最核心的功能。

大數(shù)據(jù)還擁有數(shù)據(jù)可視化和大數(shù)據(jù)挖掘的功能,對已發(fā)生的信息價值進行挖掘并輔助決策。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析挖掘在做相似的事情，只不過效率會低一些或者說挖掘的深度、廣度和精度不夠。大數(shù)據(jù)預(yù)測則是基于大數(shù)據(jù)和預(yù)測模型去預(yù)測未來某件事情的概率。讓分析從“面向已經(jīng)發(fā)生的過去”轉(zhuǎn)向“面向即將發(fā)生的未來”是大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的最大不同。

大數(shù)據(jù)預(yù)測的邏輯基礎(chǔ)是，每一種非常規(guī)的變化事前一定有征兆，每一件事情都有跡可循，如果找到了征兆與變化之間的規(guī)律，就可以進行預(yù)測。大數(shù)據(jù)預(yù)測無法確定某件事情必然會發(fā)生，它更多是給出一個概率。

從天氣預(yù)報看大數(shù)據(jù)預(yù)測的四個條件

在互聯(lián)網(wǎng)之前便已經(jīng)有基于大數(shù)據(jù)的預(yù)測分析了：天氣預(yù)報。因為互聯(lián)網(wǎng)，天氣預(yù)報為代表的大數(shù)據(jù)預(yù)測的以下幾個特征在更多領(lǐng)域得到體現(xiàn)。

1、大數(shù)據(jù)預(yù)測的時效性。天氣預(yù)報粒度從天縮短到小時，有嚴苛的時效要求，基于海量數(shù)據(jù)通過傳統(tǒng)方式進行計算，得出結(jié)論時明天早已到來，預(yù)測并無價值。其他領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)預(yù)測應(yīng)用特征對“時效性”有更高要求，譬如股市、實時定價，而云計算、分布式計算和超級計算機的發(fā)展則提供了這樣的高速計算能力。

2、大數(shù)據(jù)預(yù)測的數(shù)據(jù)源。天氣預(yù)報需要收集海量氣象數(shù)據(jù)，氣象衛(wèi)星、氣象站臺負責收集，但整套系統(tǒng)的部署和運維耗資巨大。在互聯(lián)網(wǎng)之前鮮有領(lǐng)域具備這樣的數(shù)據(jù)收集能力。WEB1.0為中心化信息產(chǎn)生、WEB2.0為社會化創(chuàng)造、移動互聯(lián)網(wǎng)則是隨時隨地、社會化和多設(shè)備的數(shù)據(jù)上傳，每一次演化數(shù)據(jù)收集的成本都大幅降低，范圍和規(guī)模則大幅擴大。大數(shù)據(jù)被引爆的同時，大數(shù)據(jù)預(yù)測所需數(shù)據(jù)源不再是問題。

3、大數(shù)據(jù)預(yù)測的動態(tài)性。不同時點的計算因子動態(tài)變化，任何變量都會引發(fā)整個系統(tǒng)變化，甚至產(chǎn)生蝴蝶效應(yīng)。如果某個變量對結(jié)果起決定性作用且難以捕捉，預(yù)測難上加難，譬如人為因素。大數(shù)據(jù)預(yù)測的應(yīng)用場景大都是極不穩(wěn)定的領(lǐng)域但有固定規(guī)律，譬如天氣、股市、疾病。這需要預(yù)測系統(tǒng)對每一個變量數(shù)據(jù)的精準捕捉，并接近實時地調(diào)整預(yù)測。發(fā)達的傳感器網(wǎng)絡(luò)外加大數(shù)據(jù)計算能力讓上述兩點更加容易。

4、大數(shù)據(jù)預(yù)測的規(guī)律性。大數(shù)據(jù)預(yù)測與傳統(tǒng)的基于抽樣的預(yù)測不同之處在于，其基于海量歷史數(shù)據(jù)和實時動態(tài)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)與結(jié)果之間的規(guī)律，并假設(shè)此規(guī)律會延續(xù)，捕捉到變量之后進行預(yù)測。一個領(lǐng)域本身便有相對穩(wěn)定的規(guī)律，大數(shù)據(jù)預(yù)測才有機會得到應(yīng)用。古人夜觀天象就說明天氣是由規(guī)律可循的，因此氣象預(yù)報最早得到應(yīng)用。反面案例則是規(guī)律難以捉摸，數(shù)據(jù)源收集困難的地震預(yù)測，還有雙色球彩票。

大數(shù)據(jù)預(yù)測的典型應(yīng)用領(lǐng)域

互聯(lián)網(wǎng)給大數(shù)據(jù)預(yù)測應(yīng)用的普及帶來了便利條件。天氣預(yù)報之外，還有哪些領(lǐng)域正在或者可能被大數(shù)據(jù)預(yù)測所改變呢？結(jié)合國內(nèi)外案例來看，以下11個領(lǐng)域是最有機會的大數(shù)據(jù)預(yù)測應(yīng)用領(lǐng)域。

1、體育賽事預(yù)測

世界杯期間，谷歌、百度、微軟和高盛等公司都推出了比賽結(jié)果預(yù)測平臺。百度預(yù)測結(jié)果最為亮眼，預(yù)測全程64場比賽，準確率為67%，進入淘汰賽后準確率為94%?，F(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)公司取代章魚保羅試水賽事預(yù)測也意味著未來的體育賽事會被大數(shù)據(jù)預(yù)測所掌控。

谷歌世界杯預(yù)測基于Opta Sports的海量賽事數(shù)據(jù)來構(gòu)建其最終的預(yù)測模型。百度則是搜索過去5年內(nèi)全世界987支球隊（含國家隊和俱樂部隊）的3.7萬場比賽數(shù)據(jù)，同時與中國彩票網(wǎng)站樂彩網(wǎng)、歐洲必發(fā)指數(shù)數(shù)據(jù)供應(yīng)商Spdex進行數(shù)據(jù)合作，導(dǎo)入博彩市場的預(yù)測數(shù)據(jù)，建立了一個囊括199972名球員和1.12億條數(shù)據(jù)的預(yù)測模型，并在此基礎(chǔ)上進行結(jié)果預(yù)測。

從互聯(lián)網(wǎng)公司的成功經(jīng)驗來看，只要有體育賽事歷史數(shù)據(jù)，并且與指數(shù)公司進行合作，便可以進行其他賽事的預(yù)測，譬如歐冠、NBA等賽事。

2、股票市場預(yù)測

去年英國華威商學院和美國波士頓大學物理系的研究發(fā)現(xiàn)，用戶通過谷歌搜索的金融關(guān)鍵詞或許可以金融市場的走向，相應(yīng)的投資戰(zhàn)略收益高達326%。此前則有專家嘗試通過Twitter博文情緒來預(yù)測股市波動。

理論上來講股市預(yù)測更加適合美國。中國股票市場無法做到雙向盈利，只有股票漲才能盈利，這會吸引一些游資利用信息不對稱等情況人為改變股票市場規(guī)律，因此中國股市沒有相對穩(wěn)定的規(guī)律則很難被預(yù)測，且一些對結(jié)果產(chǎn)生決定性影響的變量數(shù)據(jù)根本無法被監(jiān)控。

3、市場物價預(yù)測

CPI表征已經(jīng)發(fā)生的物價浮動情況，但統(tǒng)計局數(shù)據(jù)并不權(quán)威。但大數(shù)據(jù)則可能幫助人們了解未來物價走向，提前預(yù)知通貨膨脹或經(jīng)濟危機。最典型的案例莫過于馬云通過阿里B2B大數(shù)據(jù)提前知曉亞洲金融危機，當然這是阿里數(shù)據(jù)團隊的功勞。

單個商品的價格預(yù)測更加容易，尤其是機票這樣的標準化產(chǎn)品，去哪兒提供的“機票日歷”就是價格預(yù)測，告知你幾個月后機票的大概價位。商品的生產(chǎn)、渠道成本和大概毛利在充分競爭的市場中是相對穩(wěn)定的，與價格相關(guān)的變量相對固定，商品的供需關(guān)系在電子商務(wù)平臺可實時監(jiān)控，因此價格可以預(yù)測，基于預(yù)測結(jié)果可提供購買時間建議，或者指導(dǎo)商家進行動態(tài)價格調(diào)整和營銷活動以利益最大化。

5、用戶行為預(yù)測

基于用戶搜索行為、瀏覽行為、評論歷史和個人資料等數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)可以洞察消費者的整體需求，進而進行針對性的產(chǎn)品生產(chǎn)、改進和營銷。《紙牌屋》選擇演員和劇情、百度基于用戶喜好進行精準廣告營銷、阿里根據(jù)天貓用戶特征包下生產(chǎn)線定制產(chǎn)品、亞馬遜預(yù)測用戶點擊行為提前發(fā)貨均是受益于互聯(lián)網(wǎng)用戶行為預(yù)測。

受益于傳感器技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，線下的用戶行為洞察正在醞釀。免費商用WIFI、ibeacon技術(shù)、攝像頭影像監(jiān)控、室內(nèi)定位技術(shù)、NFC傳感器網(wǎng)絡(luò)、排隊叫號系統(tǒng)，可以探知用戶線下的移動、停留、出行規(guī)律等數(shù)據(jù)，進行精準營銷或者產(chǎn)品定制。

6、人體健康預(yù)測

中醫(yī)可以通過望聞問切手段發(fā)現(xiàn)一些人體內(nèi)隱藏的慢性病，甚至看體質(zhì)便可知曉一個人將來可能會出現(xiàn)什么癥狀。人體體征變化有一定規(guī)律，而慢性病發(fā)生前人體已經(jīng)會有一些持續(xù)性異常。理論上來說，如果大數(shù)據(jù)掌握了這樣的異常情況，便可以進行慢性病預(yù)測。

結(jié)合智能硬件，慢性病的大數(shù)據(jù)預(yù)測變?yōu)榭赡?。可穿戴設(shè)備和智能健康設(shè)備幫助網(wǎng)絡(luò)收集人體健康數(shù)據(jù)，心率、體重、血脂、血糖、運動量、睡眠量等狀況。如果這些數(shù)據(jù)足夠精準且全面，并且有可以形成算法的慢性病預(yù)測模式，或許未來你的設(shè)備就會提醒你的身體罹患某種慢性病的風險。KickStarter上的My Spiroo便可收集哮喘病人的吐氣數(shù)據(jù)來指導(dǎo)醫(yī)生診斷其未來的病情趨勢。急性病卻很難預(yù)測，突變和隨機性特征使之難以預(yù)測。

7、疾病疫情預(yù)測

基于人們的搜索情況、購物行為預(yù)測大面積疫情爆發(fā)的可能性，最經(jīng)典的“流感預(yù)測”便屬于此類。如果來自某個區(qū)域的“流感”、“板藍根”搜索需求越來越多，自然可以推測該處有流感趨勢。

繼世界杯、高考、景點和城市預(yù)測之后，百度近日推出了疾病預(yù)測產(chǎn)品。目前可以就流感、肝炎、肺結(jié)核、性病這四種疾病，對全國每一個省份以及大多數(shù)地級市和區(qū)縣的活躍度、趨勢圖等情況，進行全面的監(jiān)控。未來，百度疾病預(yù)測監(jiān)控的疾病種類將從目前的4種擴展到30多種，覆蓋更多的常見病和流行病。用戶可以根據(jù)當?shù)氐念A(yù)測結(jié)果進行針對性的預(yù)防。

8、災(zāi)害災(zāi)難預(yù)測

氣象預(yù)測是最典型的災(zāi)難災(zāi)害預(yù)測。地震、洪澇、高溫、暴雨這些自然災(zāi)害如果可以利用大數(shù)據(jù)能力進行更加提前的預(yù)測和告知便有助于減災(zāi)防災(zāi)救災(zāi)賑災(zāi)。與過往不同的是，過去的數(shù)據(jù)收集方式存在著死角、成本高等問題，物聯(lián)網(wǎng)時代可以借助廉價的傳感器攝像頭和無線通信網(wǎng)絡(luò)，進行實時的數(shù)據(jù)監(jiān)控收集，再利用大數(shù)據(jù)預(yù)測分析，做到更精準的自然災(zāi)害預(yù)測。

9、環(huán)境變遷預(yù)測

除了進行短時間微觀的天氣、災(zāi)害預(yù)測之外，還可以進行更加長期和宏觀的環(huán)境和生態(tài)變遷預(yù)測。森林和農(nóng)田面積縮小、野生動物植物瀕危、海岸線上升，溫室效應(yīng)這些問題是地球面臨的“慢性問題“。如果人類知道越多地球生態(tài)系統(tǒng)以及天氣形態(tài)變化數(shù)據(jù)，就越容易模型化未來環(huán)境的變遷，進而阻止不好的轉(zhuǎn)變發(fā)生。而大數(shù)據(jù)幫助人類收集、儲存和挖掘更多的地球數(shù)據(jù)，同時還提供了預(yù)測的工具。

10、交通行為預(yù)測

基于用戶和車輛的LBS定位數(shù)據(jù)，分析人車出行的個體和群體特征，進行交通行為的預(yù)測。交通部門可預(yù)測不同時點不同道路的車流量進行智能的車輛調(diào)度，或應(yīng)用潮汐車道；用戶則可以根據(jù)預(yù)測結(jié)果選擇擁堵幾率更低的道路。

百度基于地圖應(yīng)用的LBS預(yù)測涵蓋范圍更廣。春運期間預(yù)測人們的遷徙趨勢指導(dǎo)火車線路和航線的設(shè)置，節(jié)假日預(yù)測景點的人流量指導(dǎo)人們的景區(qū)選擇，平時還有百度熱力圖來告訴用戶城市商圈、動物園等地點的人流情況，指導(dǎo)用戶出行選擇和商家的選點選址。

11、能源消耗預(yù)測

加州電網(wǎng)系統(tǒng)運營中心管理著加州超過80%的電網(wǎng)，向3500萬用戶每年輸送2.89億兆瓦電力，電力線長度超過25000英里。該中心采用了Space-Time Insight的軟件進行智能管理，綜合分析來自包括天氣、傳感器、計量設(shè)備等各種數(shù)據(jù)源的海量數(shù)據(jù)，預(yù)測各地的能源需求變化，進行智能電能調(diào)度，平衡全網(wǎng)的電力供應(yīng)和需求，并對潛在危機做出快速響應(yīng)。中國智能電網(wǎng)業(yè)已在嘗試類似大數(shù)據(jù)預(yù)測應(yīng)用。

對于單個家庭來說則可以通過智能家居設(shè)備，記錄家庭成員的起居習慣，感知用戶的舒適度，預(yù)測用戶的溫控能耗需求，進行智能的溫控裝置控制，還可結(jié)合階梯電價表來幫助用戶省錢。Nest正式基于大數(shù)據(jù)預(yù)測用戶能耗需求的成功產(chǎn)品。