大數據預測如何才能提高準確率_數據分析師

近來，有關大數據的討論可謂是沸沸揚揚，在今年世界杯期間，百度、谷歌、微軟和高盛等巨頭曾利用大數據技術預測比賽結果，最終百度以100%準確率“奪冠”。不過，百度在9月底推出的電影票房預測首次試水卻出現了一定的偏差，又引發(fā)了外界對大數據預測的質疑。

　　外界對大數據為何如此關注？首要原因在于，大數據預測可能會給某些人帶來利益，比如使用大數據預測股票走勢，如果這個準確率很高，那么自然會有更多股民去關注大數據。在世界杯期間，賭球的人不少，如果大數據可以對球賽做出精準的預測，那么在以后的重大體育賽事上，大數據也會扮演重要角色。

　　當然，除了這些層面之外，大數據還將為我們的生活帶來非常直觀的影響，比如通過大數據預測流行病，并對社會發(fā)出警示信號；又比如通過大數據統計和分析交通狀況，為緩解城市擁擠獻計獻策等等。應該說，未來我們的生活將與大數據息息相關。

　　從百度的案例來看，我們顯然已經對大數據預測有了一定的了解，不過，這其中的問題仍然值得我們思考，未來大數據應該從哪些方面提升準確率呢？

　　一方面，雖然大數據的應用范圍越來越廣，但并不是所有領域都存在大數據，也就是說，在某些方面，大數據的覆蓋范圍還沒那么普遍，在這種情況下，可能會出現一些失真的情況。

　　另一方面，對大數據預測而言，模型非常重要，在今年巴西世界杯期間，百度、谷歌、微軟和高盛等巨頭對全部64場比賽的勝負結果，以及冠軍和黑馬進行了預測。然而，無論是四分之一決賽還是16強淘汰賽，百度預測結果準確率都達到100%，甚至比高盛和谷歌的精準度還要高出很多。究其原因在于幾家巨頭采用了不同的預測模型，才導致了預測結果相差甚遠。

　　所以，未來大數據的發(fā)展將著眼于兩點，第一點是推動大數據繼續(xù)普及，造福社會；第二點是通過技術途徑不斷完善大數據模型，降低系統誤差，提高準確率。

　　在這方面，國內互聯網巨頭百度做的相當不錯。除了利用大數據對疾病和世界杯進行預測之外，百度還和聯合國開發(fā)計劃署合作，共建大數據聯合實驗室。據悉，該聯合實驗室的工作重點是利用百度的大數據技術對行業(yè)數據進行分析加工和趨勢預測，為聯合國制定發(fā)展策略提供建議，實驗室現階段的研究重點是環(huán)保和健康領域，未來還將聚焦教育和災害管理等議題。

　　在這一合作中，百度將獲得來自聯合國開發(fā)計劃署的海量數據，這些數據擁有極高的共識性和完整性，當然準確率也自然會得到大幅提升。當然，除了聯合國開發(fā)計劃署之外，越來越多的企業(yè)、機構也在和百度合作，共享大數據所帶來的價值，而這也必將豐富百度的大數據庫，為大數據預測提供更精準的數據素材。

　　另外，憑借百度在數據分析和數據處理方面的技術優(yōu)勢，未來在大數據模型方面也將會有重大突破?；陂_放云、數據工廠、百度大腦等先進的武器，應該說，百度在大數據預測方面已經建立了一套完整的體系，通過體系的協同工作，百度也必將持續(xù)提升大數據預測的成功率。