大数据可以在哪些领域实现预测价值?
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发布时间：2022-04-26 19:26
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时间：2023-10-23 22:59
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。
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哪些 领域有大数据
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