現在，大數據預測已經被應用到了各種領域，比如預測奧斯卡獎得主;預測世界杯賽事結果;預測高考作文題目等等，可見大數據預測已經成為了一種勢不可擋的趨勢。
維基(wikibon)預計大數據市場從2011年到2026年將獲得17%年復合增長率，將在2026年達到840億美元的高峰。大數據市場從2013年的196億美元增至2014年的273.6億美元。
大數據是怎么預測的?
預測性分析是大數據最核心的功能。那么，大數據是如何實現未卜先知的能力呢?首先，必須有“現在”足夠海量的用戶行為數據，數據量越大，就越有參考價值，準確度更高。
其次，對用戶“過去”紛繁的行為數據進行分類和總結，形成經驗和智慧，為大數據的分析和處理提供可靠的邏輯。最后，通過智能的大數據分析，得出預判，這才是大數據最具備價值的產出。
大數據不能做什么?
人們對大數據給予了很多希望，希望做出更優秀的產品;希望賣出更多商品等等，然而大數據并不是巫婆的水晶球，什么都可以預測，大數據也有短板。
美國統計學家內特·希爾擅長利用大數據進行預測。在上一次美國總統大選期間，他非常準確的預測了美國50個州的投票勝負。但他認為，大數據也不是萬能的，有些領域的預測成功率就很低，比如地震，比如股市。
此外，人們的社會行為具有不可預測性。人是可以自由決定自己的行為的，我們可以預測某人，明天會吃飯，但沒人可以預測，這個人明天幾分幾秒會去吃飯，因此人的行為，如果放到越大的空間和時間范圍，則是越可以精確預測的;如果放到越小的空間和時間范圍，則是越不可以精確預測的。
還記得前文說的，大數據預測時要對過去的行為數據進行分類和總結，所以，對于創新業務大數據是沒法預測的，也沒法根據數據分析確定新出現的業務關聯性是臨時的，還是可持續的。
雖然大數據在很多領域為人們打來了很大收獲，但大數據不是萬能的水晶球，它是信息時代的一個偉大的工具，它有它擅長的領域，也有不擅長的領域。數據是行為的結果，它可以根據規律分析預測某一群體的某一趨勢，預測到一些共性的東西，但是無法預測個性的東西，比如我們即使掌握一個人從出生開始的全部行為信息，也無法預測明天早餐他會吃什么。
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