大数据预测：4个特征,11个典型行业
大数据是什么
大数据是什么大数据是指规模庞大、复杂度高且难以用传统数据管理工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
它具有三个主要特征：数据量大、数据类型多样、数据生成速度快。
大数据的处理和分析需要借助先进的技术和工具，以从中提取有价值的信息和洞察。
大数据的定义大数据的定义可以从不同的角度来理解。
从技术角度来看，大数据是指无法在常规计算机系统中进行处理的数据集合，通常超过传统数据库和软件工具的处理能力。
从商业角度来看，大数据是指企业内外产生的海量数据，这些数据包含了用户行为、市场趋势、竞争对手信息等，通过分析这些数据可以匡助企业做出更明智的决策。
从学术角度来看，大数据是指需要新的数据管理和分析方法的数据集合，这些方法包括数据挖掘、机器学习、人工智能等。
大数据的特点1. 数据量大：大数据的数据量通常以TB、PB、甚至EB为单位，这些数据来自各种来源，包括传感器、社交媒体、在线交易等。
2. 数据类型多样：大数据不仅包括结构化数据（如数据库中的表格数据），还包括半结构化数据（如XML、JSON等）和非结构化数据（如文本、图象、音频、视频等）。
3. 数据生成速度快：大数据的生成速度非常快，例如社交媒体上每天产生的数据量巨大，需要实时处理和分析。
大数据的应用领域大数据在各个领域都有广泛的应用，以下是一些典型的应用领域：1. 金融行业：大数据可以用于风险管理、反欺诈、市场分析等。
通过分析大数据，银行和保险公司可以更好地识别潜在的风险，提供更好的服务。
2. 零售业：大数据可以用于销售预测、库存管理、用户行为分析等。
通过分析大数据，零售商可以更好地了解消费者的需求，优化供应链管理，提高销售额。
3. 医疗保健：大数据可以用于疾病预测、个性化治疗、医疗资源管理等。
通过分析大数据，医疗机构可以提高疾病的早期诊断率，为患者提供更好的治疗方案。
4. 交通运输：大数据可以用于交通流量管理、智能交通系统、路径规划等。
通过分析大数据，交通管理部门可以优化交通流量，减少拥堵，提高交通效率。
大数据基本概念
大数据基本概念大数据是当今信息技术领域中一个备受关注的热门话题。
随着互联网的兴起和信息量的爆炸式增长，大数据已经成为了对企业和社会有重要影响的关键要素之一。
本文将介绍大数据的基本概念，包括定义、特征以及应用领域。
一、定义大数据是指数量庞大、类型繁多、传统处理方式无法高效处理的数据集合。
这些数据通常以TB、PB甚至EB为单位计量。
大数据的产生源自各种各样的数据源，包括社交媒体、传感器设备、交易记录以及日常生活中的各种数字信息等。
二、特征大数据具有以下几个显著的特征：1. 体量大：大数据的数量通常以非常庞大的规模存在，远超过传统数据处理手段的承载能力。
2. 速度快：大数据以高速生成和流动的方式存在，要求处理方式能够实时或接近实时地对数据进行分析和利用。
3. 多样性：大数据来源多种多样，包括结构化数据（如数据库中的表格）、半结构化数据（如XML文件）和非结构化数据（如文档、音频、视频等）。
4. 真实性：大数据通常是原始数据，未经处理和加工，因此具备一定的真实性和直观性。
5. 价值密度低：大数据中存在大量的冗余数据和噪音数据，其中有部分数据可能具备高价值，但大部分数据需要经过深入分析才能发现其潜在价值。
三、应用领域大数据的出现为各行各业带来了巨大的机遇和挑战。
以下是几个典型的大数据应用领域：1. 金融行业：通过分析大量的交易数据、客户行为数据和市场数据，金融机构可以更好地了解风险状况、产品市场表现以及客户需求，从而制定更科学的决策。
2. 零售行业：通过分析消费者购买数据、在线用户行为和社交媒体数据，零售商可以提高精细化营销的效果，实施个性化推荐以及预测需求和库存情况。
3. 医疗保健：通过分析病历数据、医疗设备传感器数据和基因组学数据，医疗机构可以实现个性化治疗、疾病预测和流行病控制等。
4. 交通运输：通过分析交通传感器数据、行车记录仪数据和地理空间数据，交通部门可以优化交通流量、改善路网状况以及提高交通安全性。
中级经济师-经济基础知识-强化练习题-第四部分统计-第二十三章统计与统计数据
中级经济师-经济基础知识-强化练习题-第四部分统计-第二十三章统计与统计数据[单选题]1.下列统计处理中，属于描述统计的是()。
A.利用均值测度一组数据的集中趋势B.利用抽样调查数据推断（江南博哥）城镇居民平均收入C.利用样本信息推断消费者对某品牌的知晓度D.利用最小二乘法拟合线性回归模型正确答案：A参考解析：描述统计是研究数据收集、整理和描述的统计学方法。
其内容包括如何取得所需要的数据，如何用图表或数学方法对数据进行整理和展示，如何描述数据的一般性特征。
选项BCD属于推断统计。
[单选题]5.下列统计数据中，属于观测数据的是()。
A.居民收入数据B.新药疗效数据C.电池使用寿命数据D.轮胎使用寿命数据正确答案：A参考解析：通过直接调查或测量而收集到的数据，称为观测数据。
观测数据是在没有对事物施加任何人为控制因素的条件下得到的，几乎所有与社会经济现象有关的统计数据都是观测数据。
选项BCD属于实验数据。
[单选题]6.通过直接统计调查获得的数据属于()。
A.二手数据B.实验数据C.间接数据D.一手数据正确答案：D参考解析：本题考查数据的来源。
统计数据，就其本身的来源来看，最初都来源于调查或实验。
但从使用者的角度看，数据的来源主要有两种：一是直接的调查和科学实验，对使用者来说，这是数据的直接来源，称为直接数据或一手数据；二是别人的调查或实验的数据，对使用者来说，这是数据的间接来源，称为间接数据或二手数据。
一手数据的来源主要有两个：一是调查或观察，二是实验。
在社会经济领域，统计调查是获得数据的主要方法，也是获得一手数据的重要方式。
[单选题]7.第七次全国人口普查与第六次全国人口普查相同，普查标准时间定为普查年份的()。
A.1月1日0时B.11月1日0时C.7月1日0时D.12月31日0时正确答案：B参考解析：第六次人口普査的标准时间为普查年份的11月1日0时。
[单选题]8.为及时了解全国城市商品零售价格的变动趋势，按照商品零售额排序对前35个大中型城市的商品零售价格变化情况进行调查，这种调查方法属于()。
陕西专业技术人员继续教育题库答案(1)
1969年，美国国防部高级研究计划署建成世界上第一个实际运营的封包交换网络（），标志计算机网络的产生。
[答案：B]互联网信息化的发展的动力是（）[答案：D]（）的社会联系和组织具有非自主性。
[答案：C]2015年5月19日，经李克强总理签批，国务院印发《中国制造2025》，部署全面推进实施（）战略。
[答案：D]本讲在“互联网+”改善民生服务时举的例子是（ ）。
[答案：B]本讲提到，欧盟出台的（），对市场准入的问题做了一些规定，值得我国学习借鉴。
[答案：B]根据本讲，以“内容”为特征的桌面互联网表现为（）。
[答案：A,B,C,D]本讲提到，创新驱动战略实施的关键是实现以科技创新为核心的全面创新。
[答案：错]下一步我国媒体加强国际传播能力建设的中心任务是要打造具有较强国际影响的外宣旗舰媒体。
[答案：错]本讲认为，《行动纲要》的发布，彰显了我国信息化发展的核心已从前期分散化的网络和应用系统建设，回归和聚焦到充分发挥数据资源的核心价值。
[答案：错]产业互联网的到来意味着企业级业务创造出的经济规模远远小于消费者零售业务创造出来的规模。
[答案：对]信息化进入基于互联网的融合发展,活跃创新的新阶段。
[答案：错]2013年，中国电子商务仍旧保持快速发展的势头。
[答案：错]根据本讲，我国跨境电子商务在出口和进口方面的规模很大。
[答案：对]本讲提到，机器学习是一类从数据中自动分析获得规律，并且利用规律对未知数据进行预测的（）。
[答案：D]根据本讲，从政策角度，互联网发展带来的新挑战不包括（）。
[答案：A]不属于信息化大趋势的是() [答案：C]分布式能源是上世纪（）年代从热电联产开始的。
[答案：D]根据本讲，信息物理系统指的是（）[答案：B]以下哪一项被称为是一种通过互联网动态提供信息技术资源的信息技术与服务模式，本质是面向服务的商业模式创新（）。
[答案：B]国家发改委专门设定“大数据提升政府治理能力研究”重大课题的年份是（）。
大数据基础知识
大数据基础知识在当今数字时代，数据变得异常庞大和复杂，为了应对这样的挑战，大数据技术应运而生。
大数据指的是规模之大以至于传统的数据处理工具无法处理的数据集合。
对于许多人来说，大数据可能是一个陌生的概念，因此本文将介绍一些大数据的基础知识，希望能为读者提供一个全面的了解。
一、大数据的定义大数据的定义可以从不同的角度进行解释。
从技术层面来看，大数据是指具有极大体积、复杂性和多样性的数据集合，这些数据需要进行高效的处理和分析以从中发现有价值的信息。
此外，大数据还具有高速性和实时性，即数据的快速产生和处理。
从应用层面来看，大数据可用于各种领域，如金融、医疗、电子商务等。
通过对大数据的分析，企业可以深入了解市场趋势、消费者行为并作出相应决策，从而提高效率和竞争力。
二、大数据的特点大数据有以下几个典型的特点：1. 体积大：大数据的数据量通常以TB、PB甚至EB为单位，远远超过个人电脑或传统数据库的处理能力。
2. 多样性：大数据来自不同的来源，包括结构化数据（如关系数据库）、半结构化数据（如日志文件）和非结构化数据（如文本、图像和音频等），并且以不同的格式呈现。
3. 速度快：大数据的产生速度极快，企业需要实时处理和分析数据以及做出快速决策。
4. 真实性：大数据的真实性是指数据必须准确无误，并且具有可靠性和可信度。
三、大数据的处理和分析针对大数据的处理和分析，一般有以下几个步骤：1. 数据采集：大数据的采集可以通过传感器、网络爬虫、日志文件等方式进行。
为了确保数据的质量和准确性，采集过程需要遵循一定的规范和标准。
2. 数据存储：大数据的存储一般采用分布式文件系统，如Hadoop 和HDFS。
这些系统能够高效地存储和管理大量的数据。
3. 数据清洗：由于大数据的多样性和来源的不同，其中可能会包含一些无效或冗余的数据。
因此，为了减少误差和提高分析的准确性，在进行数据分析之前需要对数据进行清洗和预处理。
4. 数据分析：数据分析是对大数据进行挖掘和发现有价值信息的过程。
中级经济师经济基础知识第四部分 统计第二十三章 统计与统计数据
中级经济师经济基础知识第四部分统计第二十三章统计与统计数据分类：财会经济中级经济师主题：2022年中级经济师（人力资源管理+经济基础知识）考试题库科目：经济基础知识类型：章节练习一、单选题1、下列变量中，属于定量变量的是（）。
A.法律部门B.城市人口C.所属行业D.会计要素【参考答案】：B【试题解析】：此题考查变量和数据中的定量变量。
当变量的取值是数量时，该变量称为定量变量或数量变量，例如企业销售额、注册员工数量等。
2、关于抽样调查的说法，正确的是（）。
A.抽样调查中不存在误差B.抽样调查用样本数据推断总体数量特征C.抽样调查时效差D.抽样调查通常从总体中选择重点单位进行调查【参考答案】：B【试题解析】：此题考查抽样调查的概念和特点。
抽样调查是用样本来推断总体，所以会有误差，故选项A错误。
抽样调查的特点之一是时效性强，所以选项C错误。
从总体中选择重点单位进行调查是重点调查，所以选项D错误。
3、下列统计处理中，属于推断统计的是（）。
A.利用统计图表展示GDP的变化B.利用增长率描述人均可支配收入的基本走势C.利用统计表描述公司员工年龄分布D.利用抽样调查数据估计城镇居民人均消费支出水平【参考答案】：D【试题解析】：此题考查推断统计。
推断统计是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法，利用抽样调查数据估计城镇居民人均消费支出水平属于推断统计。
描述统计是研究数据收集、整理和描述的统计学方法，选项A、B、C均属于描述统计。
4、某集团公司从所有销售人员中随机抽取200个员工进行满意度调查，对公司销售人员的离职率进行估计，所采用的统计方法是（）。
A.参数估计B.假设检验C.数据整理D.数据展示【参考答案】：A【试题解析】：此题考查统计学两个分支中的推断统计。
推断统计中的参数估计是利用样本信息推断总体特征。
5、统计报表按照调查对象范围，可分为（）。
A.一次性报表和经常性报表B.全面报表和非全面报表C.基层报表和综合报表D.国家统计报表、地方统计报表和部门统计报表【参考答案】：B【试题解析】：此题考查统计报表的分类。
大数据
什么是大数据大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。
适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
大数据的定义大数据由巨型数据集组成，这些数据集大小常超出人类在可接受时间下的收集、庋用、管理和处理能力。
大数据的大小经常改变，截至2012年，单一数据集的大小从数太字节（TB）至数十兆亿字节（PB）不等。
在一份2001年的研究与相关的演讲中，麦塔集团（META Group，现为高德纳）分析员道格·莱尼（Doug Laney）指出数据增长的挑战和机遇有三个方向：量（Volume，数据大小）、速（Velocity，数据输入输出的速度）与多变（Variety，多样性），合称“3V”或“3Vs”。
高德纳与现在大部分大数据产业中的公司，都继续使用3V来描述大数据。
高德纳于2012年修改对大数据的定义：“大数据是大量、高速、及/或多变的信息资产，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最优化处理。
”另外，有机构在3V之外定义第4个V：真实性（Veracity）为第四特点。
大数据必须借由计算机对数据进行统计、比对、解析方能得出客观结果。
美国在2012年就开始着手大数据，奥巴马更在同年投入2亿美金在大数据的开发中，更强调大数据会是之后的未来石油。
数据挖掘（data mining）则是在探讨用以解析大数据的方法。
大数据的特点一是数据体量巨大。
百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过 1.5PB （1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。
有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。
二是数据类型多样。
现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。
大数据的基本概念和简介
大数据的基本概念和简介随着信息技术的快速发展和普及，我们进入了一个充满数据的时代。
大数据（Big Data）作为此时代的核心概念之一，正在改变着我们的生活、工作和社会。
本文将对大数据的基本概念和简介进行探讨。
一、大数据的定义及特征大数据可以简单地定义为规模超过传统数据库处理能力的数据集合。
它通常具备以下三个特征：1. 大量性（Volume）：大数据具有巨大的规模，涉及到海量的数据量，远远超出了传统数据管理和分析工具的处理能力。
2. 多样性（Variety）：大数据来源广泛，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如日志文件和XML文件）以及非结构化数据（如文本、图片和音视频等）。
这些不同类型和格式的数据使得大数据分析具有挑战性。
3. 时效性（Velocity）：大数据以高速产生，并且有时效要求。
在瞬息万变的数字世界中，实时性对于决策和应用至关重要。
二、大数据的应用领域大数据不仅仅是一个技术概念，它在各个行业和领域都有广泛的应用。
以下是一些典型的大数据应用领域：1. 金融服务：大数据技术可以帮助银行、保险公司等金融机构分析客户行为、评估风险、预测市场趋势，进而提升经营效率和风险控制能力。
2. 医疗保健：利用大数据分析医疗行业的海量数据，可以实现个性化医疗和精准治疗，提高疾病的早期诊断和预防能力，推动医疗服务的智能化发展。
3. 零售业：大数据技术可以分析消费者的购物行为和偏好，帮助企业制定个性化的市场营销策略，提高销售额和客户满意度。
4. 物流和交通：大数据技术可以优化物流路线，提高交通运输的效率，降低能源消耗和环境污染。
5. 城市治理：大数据分析可以帮助城市管理者更好地了解城市内部的问题和需求，制定更合理的发展规划和公共政策，提升城市的宜居性和可持续发展水平。
三、大数据的挑战和问题尽管大数据具有巨大的潜力和广阔的前景，但也面临一些挑战和问题：1. 数据安全与隐私：大数据中可能涉及大量的个人敏感信息，数据泄露和滥用的风险也随之增加。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
在互联网之前便已经有基于大数据的预测分析了：天气预报。
因为互联网，天气预报为代表的大数据预测的以下几个特征在更多领域得到体现。
1、大数据预测的时效性。
天气预报粒度从天缩短到小时，有严苛的时效要求，基于海量数据通过传统方式进行计算，得出结论时明天早已到来，预测并无价值。
其他领域的大数据预测应用特征对“时效性”有更高要求，譬如股市、实时定价，而云计算、分布式计算和超级计算机的发展则提供了这样的高速计算能力。
2、大数据预测的数据源。
天气预报需要收集海量气象数据，气象卫星、气象站台负责收集，但整套系统的部署和运维耗资巨大。
在互联网之前鲜有领域具备这样的数据收集能力。
WEB1.0为中心化信息产生、WEB2.0为社会化创造、移动互联网则是随时随地、社会化和多设备的数据上传，每一次演化数据收集的成本都大幅降低，范围和规模则大幅扩大。
大数据被引爆的同时，大数据预测所需数据源不再是问题。
3、大数据预测的动态性。
不同时点的计算因子动态变化，任何变量都会引发整个系统变化，甚至产生蝴蝶效应。
如果某个变量对结果起决定性作用且难以捕捉，预测难上加难，譬如人为因素。
大数据预测的应用场景大都是极不稳定的领域但有固定规律，譬如天气、股市、疾病。
这需要预测系统对每一个变量数据的精准捕捉，并接近实时地调整预测。
发达的传感器网络外加大数据计算能力让上述两点更加容易。
4、大数据预测的规律性。
大数据预测与传统的基于抽样的预测不同之处在于，其基于海量历史数据和实时动态数据，发现数据与结果之间的规律，并假设此规律会延续，捕捉到变量之后进行预测。
一个领域本身便有相对稳定的规律，大数据预测才有机会得到应用。
古人夜观天象就说明天气是由规律可循的，因此气象预报最早得到应用。
反面案例则是规律难以捉摸，数据源收集困难的地震
预测，还有双色球彩票。
大数据预测的典型应用领域
互联网给大数据预测应用的普及带来了便利条件。
天气预报之外，还有哪些领域正在或者可能被大数据预测所改变呢？结合国内外案例来看，以下11个领域是最有机会的大数据预测应用领域。
1、体育赛事预测
世界杯期间，谷歌、百度、微软和高盛等公司都推出了比赛结果预测平台。
百度预测结果最为亮眼，预测全程 64 场比赛，准确率为 67%，进入淘汰赛后准确率为 94%。
现在互联网公司取代章鱼保罗试水赛事预测也意味着未来的体育赛事会被大数据预测所掌控。
Google 世界杯预测基于 Opta Sports 的海量赛事数据来构建其最终的预测模型。
百度则是搜索
过去 5 年内全世界 987 支球队（含国家队和俱乐部队）的 3.7 万场比赛数据，同时与中国彩票网站
乐彩网、欧洲必发指数数据供应商 Spdex 进行数据合作，导入博彩市场的预测数据，建立了一个囊括 199972 名球员和 1.12 亿条数据的预测模型，并在此基础上进行结果预测。
从互联网公司的成功经验来看，只要有体育赛事历史数据，并且与指数公司进行合作，便可以进行其他赛事的预测，譬如欧冠、NBA等赛事。
2、股票市场预测
去年英国华威商学院和美国波士顿大学物理系的研究发现，用户通过谷歌搜索的金融关键词或许可以金融市场的走向，相应的投资战略收益高达 326%。
此前则有专家尝试通过 Twitter 博文情绪来预测股市波动。
理论上来讲股市预测更加适合美国。
中国股票市场无法做到双向盈利，只有股票涨才能盈利，这会吸引一些游资利用信息不对称等情况人为改变股票市场规律，因此中国股市没有相对稳定的规律则很难被预测，且一些对结果产生决定性影响的变量数据根本无法被监控。
3、市场物价预测
CPI 表征已经发生的物价浮动情况，但统计局数据并不权威。
但大数据则可能帮助人们了解未来物价走向，提前预知通货膨胀或经济危机。
最典型的案例莫过于马云通过阿里 B2B 大数据提前知晓亚洲金融危机，当然这是阿里数据团队的功劳。
单个商品的价格预测更加容易，尤其是机票这样的标准化产品，去哪儿提供的“机票日历”就是价格预测，告知你几个月后机票的大概价位。
商品的生产、渠道成本和大概毛利在充分竞争的市场中是相对稳定的，与价格相关的变量相对固定，商品的供需关系在电子商务平台可实时监控，因此价格可以预测，基于预测结果可提供购买时间建议，或者指导商家进行动态价格调整和营销活动以利益最大化。
5、用户行为预测
基于用户搜索行为、浏览行为、评论历史和个人资料等数据，互联网业务可以洞察消费者的整体需求，进而进行针对性的产品生产、改进和营销。
《纸牌屋》选择演员和剧情、百度基于用户喜好进行精准广告营销、阿里根据天猫用户特征包下生产线定制产品、亚马逊预测用户点击行为提前发货均是受益于互联网用户行为预测。
受益于传感器技术和物联网的发展，线下的用户行为洞察正在酝酿。
免费商用WIFI、ibeacon技术、摄像头影像监控、室内定位技术、NFC 传感器网络、排队叫号系统，可以探知用户线下的移动、停留、出行规律等数据，进行精准营销或者产品定制。
6、人体健康预测
中医可以通过望闻问切手段发现一些人体内隐藏的慢性病，甚至看体质便可知晓一个人将来可能会出现什么症状。
人体体征变化有一定规律，而慢性病发生前人体已经会有一些持续性异常。
理论上来说，如果大数据掌握了这样的异常情况，便可以进行慢性病预测。
结合智能硬件，慢性病的大数据预测变为可能。
可穿戴设备和智能健康设备帮助网络收集人体健康数据，心率、体重、血脂、血糖、运动量、睡眠量等状况。
如果这些数据足够精准且全面，并且有可以形成算法的慢性病预测模式，或许未来你的设备就会提醒你的身体罹患某种慢性病的风险。
KickStarter 上的 My Spiroo 便可收集哮喘病人的吐气数据来指导医生诊断其未来的病情趋势。
急性病却很难预测，突变和随机性特征使之难以预测。
7、疾病疫情预测
基于人们的搜索情况、购物行为预测大面积疫情爆发的可能性，最经典的“流感预测”便属于此类。
如果来自某个区域的“流感”、“板蓝根”搜索需求越来越多，自然可以推测该处有流感趋势。
继世界杯、高考、景点和城市预测之后，百度近日推出了疾病预测产品。
目前可以就流感、肝炎、肺结核、性病这四种疾病，对全国每一个省份以及大多数地级市和区县的活跃度、趋势图等情况，进行全面的监控。
未来，百度疾病预测监控的疾病种类将从目前的4种扩展到30多种，覆盖更多的常见病和流行病。
用户可以根据当地的预测结果进行针对性的预防。
8、灾害灾难预测
气象预测是最典型的灾难灾害预测。
地震、洪涝、高温、暴雨这些自然灾害如果可以利用大数据能力进行更加提前的预测和告知便有助于减灾防灾救灾赈灾。
与过往不同的是，过去的数据收集方式存在着死角、成本高等问题，物联网时代可以借助廉价的传感器摄像头和无线通信网络，进行实时的数据监控收集，再利用大数据预测分析，做到更精准的自然灾害预测。
9、环境变迁预测
除了进行短时间微观的天气、灾害预测之外，还可以进行更加长期和宏观的环境和生态变迁预测。
森林和农田面积缩小、野生动物植物濒危、海岸线上升，温室效应这些问题是地球面临的“慢性问题“。
如果人类知道越多地球生态系统以及天气形态变化数据，就越容易模型化未来环境的变迁，进而阻止不好的转变发生。
而大数据帮助人类收集、储存和挖掘更多的地球数据，同时还提供了预测的工具。
10、交通行为预测
基于用户和车辆的 LBS 定位数据，分析人车出行的个体和群体特征，进行交通行为的预测。
交通部门可预测不同时点不同道路的车流量进行智能的车辆调度，或应用潮汐车道；用户则可以根据预测结果选择拥堵几率更低的道路。