预测是大数据核心价值
大数据时代思维方式对教育的启示
教育发展研究2013．21决策参考摘要：随着互联网技术的革新，大数据开始蔓延至各个行业和领域，影响着人们的知识体系和生活方式。
在大数据时代，能否激发和利用隐藏于数据内部未被发掘的价值，实现在教育、经济、交通、医疗等领域的革新，取决于人们对于数据及其潜在价值和功能的认识和态度。
本文主要阐述大数据时代思维方式的结构及特性，并总结大数据时代思维方式为教育带来的启发。
关键词：大数据；大数据时代；思维方式；个性化教育；教育决策；教育评价张燕南/华东师范大学课程与教学研究所博士研究生赵中建/华东师范大学课程与教学研究所教授（上海200062）大数据时代思维方式对教育的启示笮张燕南赵中建在大数据时代背景下，数据无所不在，许多过去难以量化的信息都将转化为数据进行存储和处理。
通过大数据时代的数据储备和技术理念，以前所未有的方式洞见事物的发展趋势，进而影响人们的价值体系、知识体系和生活方式。
在大数据时代开启伊始的今天，能否激发和利用隐藏于数据内部尚未被发掘的价值，实现在教育、经济、交通、医疗等领域的革新，取决于人们对于大数据及其潜在价值功能的认识和态度。
也就是说，形成与之相适应的思维方式是驾驭大数据和实现其价值的关键。
大数据时代的思维方式离不开大数据的支撑，大数据是大数据时代思维方式出现的源头和赖以生存的基础。
从根本上说，大数据时代思维方式是产生于大数据时代、立足于大数据平台之上的新观念体系。
一、大数据及其特性和价值大数据(big data)概念源于最早经历信息爆炸的学科，用于描述目标数据量的规模远远超出了一般电脑处理能力的情形。
在众多领域都面对着爆发式数据增长的今天，数据处理技术和工具随之蓬勃发展，大数据则不仅用于描述需要进行批量处理或分析的大量数据集，同时还涵盖了处理数据的速度。
美国互联网数据中心将大数据定义为：通过高速捕捉、发现/分析，从大容量数据中获取价值的一种新的技术架构。
[1]可以概括为四个英文字母V ，即更大的容量(Volume)、更高的多样性(Variety)、更快的生成速度(Velocity)以及由前面三个“V ”的组合推动的第四个因素———价值(Value)。
大数据电子数据证据的挑战与机遇
大数据电子数据证据的挑战与机遇摘要：在大数据时代，挑战与机遇并存。
从海量电子数据中去寻找那一丝与诉讼相关联的证据犹如海中捞针，使电子数据证据收集的成本增加，电子数据证据偏在成为难以解决的结构性问题。
更为重要的是大数据的核心价值及数据挖掘方法对人们思维方式的改变，对电子数据证据的收集与司法应用产生了一定的影响。
大数据时代催生了新的电子数据证据的采集方法，大数据挖掘技术也给电子数据证据的发现提供了新思路。
在大数据时代最需要做的是努力使电子数据证据收集模式借助于大数据处理技术发挥更大的作用。
应对大数据的挑战，把握大数据创造的机遇，完善电子数据证据收集的权利与义务以及对应用新技术收集电子数据证据给予相应的证明力，才能有效保障当事人公平地接近证据，维持当事人在诉讼上公平公正竞争，以促进诉讼及发现真实。
关键词：大数据；电子数据证据；挑战；机遇中图分类号：DF713文献标志码：A文章编号：10085831（2014）030111092012年被称为大数据元年，大数据开启了一次重大的时代转型，它正在改变我们的生活和认识世界的方式。
“这是一场革命，将横扫学界、商界和政界，所有领域都将被触及”[1]。
大数据的冲击迫使人们对电子数据证据的认识活动必须提高到一个新的水平，而认识活动的基本目标是发现“真实”，从纠纷解决的角度看，事实真相的发现对纠纷解决具有永恒的价值[2]。
大数据的核心价值是预测。
通过数据挖掘（Data mining）①获得大数据的深层含义，世界许多在单纯依靠人类判断力的领域都会被计算机系统所改变甚至取代。
大数据分析不仅使亚马逊知道我们喜欢的图书，让淘宝网推荐我们可能需要的产品，甚至在识别犯罪、证据搜索上发挥巨大的作用。
基于传统证据收集制度的思维与方式已完全不能适应大数据时代的步伐，面对开放复杂的大数据系统，传统的因果分析难以奏效，因为“大数据时代开启了一场寻宝游戏，而人们对于数据的看法以及对于因果关系各相关关系转化释放出来的潜在价值的态度，正是主宰这场游戏的关键”[3]。
预测是大数据核心价值
预测是大数据核心价值人们在谈论大数据的采集、存储和挖掘时，最常见的应用案例便是“预测股市”“预测流感”“预测消费者行为”，预测性分析是大数据最核心的功能。
大数据还拥有数据可视化和大数据挖掘的功能，对已发生的信息价值进行挖掘并辅助决策。
传统的数据分析挖掘在做相似的事情，只不过效率会低一些或者说挖掘的深度、广度和精度不够。
大数据预测则是基于大数据和预测模型去预测未来某件事情的概率。
让分析从“面向已经发生的过去”转向“面向即将发生的未来”是大数据与传统数据分析的最大不同。
大数据预测的逻辑基础是，每一种非常规的变化事前一定有征兆，每一件事情都有迹可循，如果找到了征兆与变化之间的规律，就可以进行预测。
大数据预测无法确定某件事情必然会发生，它更多是给出一个概率。
从天气预报看大数据预测的四个条件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。
大数据财务分析智慧树知到答案2024年台州职业技术学院
大数据财务分析台州职业技术学院智慧树知到答案2024年第一章测试1.大数据最核心的价值是（）。
A:收集 B:预测 C:统计 D:分析答案:B2.大数据以多元形式从许多来源搜集，庞大数据组往往具有（）。
A:规模性 B:专业性 C:流通性 D:实时性答案:D3.大数据或称为巨量资料指的是需要新处理模式，才能具有更强的（）的海量高增长率和多样化的信息资产。
A:洞察力 B:决策力 C:流程优化能力 D:预测能力答案:ABC4.大数据源于互联网的发展。
（）A:错 B:对答案:B5.2020年，大数据被正式列为新型生产要素。
（）A:对 B:错答案:A第二章测试1.以下哪项是大数据在审计中的应用（）。
A:绩效分析 B:投资者角度财报分析 C:员工舞弊识别 D:第三方支付风控答案:C2.所有用户轨迹数据化是以下哪一项大数据营销能力（）。
A:运营化营销能力 B:数字化营销能力 C:精准化营销能力 D:智能化营销能力答案:B3.大数据的新型业务拓展包括（）。
A:数据交易 B:数据搜索 C:数据资产的评估 D:财务预测答案:ABC4.大数据管理是财务转型的起点。
（）A:对 B:错答案:B5.客户价值分析(CVA)应用大数据的技术在保持和衡量客户关系的过程中加速销售周期，成为实现极致客户体验的科技。
（）A:对 B:错答案:A第三章测试1.pandas 库是一个相当强大的数据处理工具库，其中常见的功能就是处理（）数据A:DataFrame B:EXCEL C:WORD D:PDF答案:B2.引入（），用于进行正则表达式处理。
A:requests 库 B:re库 C:pandas 库 D:time 库答案:B3.数据采集的特征包括（）A:采集时效准 B:采集维度细 C:采集规模大 D:采集范围全答案:ABCD4.采集到的数据根据数据类型不同，分类为结构化数据和非结构化数据。
（）A:错 B:对答案:A5.系统日志采集主要是收集公司业务平台日常产生的大量日志数据，供离线和在线的大数据分析系统使用。
大数据时代心得体会网 大数据时代第集心得体会(大全8篇)
大数据时代心得体会网大数据时代第集心得体会(大全8篇)（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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政府数字化转型理论与实践答案
政府数字化转型理论与实践答案数字政府一、建设数字政府，推进政府治理体系与治理能力现代化（一）世界各国推进数字政府建设的进程当今世界，正在经历一场更大范围、更深层次的科技革命和产业变革，互联网、大数据、人工智能等现代信息技术不断取得突破。
2018年以来，世界各国继续推进大数据战略布局，相关的政策内容已经从全局性的顶层设计阶段向各细分领域延伸，进一步推进了大数据与人工智能、5G网络、云计算等技术的融合发展。
2018年，美国先后发布了《数据科学战略计划》《美国国家网络战略》《美国先进制造业领导力战略》。
其中，当年9月公布的《美国国家网络战略》是15年来美国第一个全面阐述的网络战略。
欧盟在同年4月发布《欧盟人工智能战略》，5月公布《一般数据保护条例》，6月公布《地平线欧洲》。
此外在2018年年中欧盟还先后发布了《非个人数据在欧盟境内自由流动框架条例》《促进人工智能在欧洲发展和应用的协调行动计划》《可信赖的人工智能道德准则草案》等一系列政策。
其中，欧盟《一般数据保护条例》的颁布，被部分研究者称为个人数据保护的里程碑事件。
英国在2018年1月发布《数字宪章》，4月发布《产业战略：人工智能领域行动》，6月发布《国家计量战略实施计划》等一系列行动计划。
其中《国家计量战略实施计划》是相应于2017年3月发布的英国《国家计量战略》，共提出了五大目标及相应举措。
德国在2018年9月发布《高技术战略2025》，是德国未来高科技发展的战略框架，以“为人研究和创新”为主题，将研究和创新与国家繁荣发展目标相结合。
此外，德国重点围绕人工智能领域，在当年先后发布了《联邦政府人工智能战略要点》和《人工智能德国制造》。
法国在2018年3月发布了《法国人工智能发展战略》，7月发布《5G发展路线图》，9月发布《利用数字技术促进工业转型的方案》等一系列大数据战略相关的前沿技术政策。
日本围绕大数据发展，在2018年6月发布《日本制造业白皮书》《综合创新战略》《集成创新战略》，7月公布《第2期战略性创新推进计划（SIP）》等战略和计划。
福建省百校联盟2023届高三下学期4月联合测评(三模)语文含解析
2023届4月高三联合测评（福建）语文（答案在最后）全卷满分150分，考试时间150分钟。
注意事项：1．答卷前，考生务必将自己的姓名、准考证号填写在答题卡上，并将条形码粘贴在答题卡上的指定位置。
2．回答选择题时，选出每小题答案后，用铅笔把答题卡上对应题目的答案标号涂黑。
如需改动，用橡皮擦干净后，再选涂其他答案标号。
回答非选择题时，将答案写在答题卡上。
写在本试卷上无效。
3，考试结束后，将本试卷和答题卡一并收回。
4．本卷主要考查内容：高考范围。
一、现代文阅读（35分）（一）现代文阅读I（本题共5小题，19分）阅读下面的文字，完成1～5题。
自从人类有了文字和数字，数据也就产生了。
我们的祖先可是称得上运用数据的鼻祖。
公元前341年，魏惠王在逢泽（今河南开封）举行会盟，后魏国以韩国没有前来赴会为借口，兴兵讨伐韩国。
韩国向齐国求救，齐威王采用军师孙膑的建议，待魏国与韩国交战疲惫不堪时，大举发兵救韩。
魏国军师庞涓率10万大军欲与齐国一决雌雄。
孙膑见庞涓来势汹汹，决定智取，于是下令军队向马陵（今山东郯城县一带）方向撤军，选择在一沟壑密林处设伏，诱敌深入。
孙膑提出建议，命士兵第一天挖供10万人吃饭的灶，第二天减少5万，第三天减少到3万。
庞涓侦察到齐军的这一变化，认为齐军士兵胆小畏战，每天都有大量士兵逃跑，减员严重。
于是，亲自率兵追击，结果大败，庞涓自知在劫难逃，拔剑自刎。
这就是史上著名的“马陵之战”，孙膑所用计策被称之为“减灶之计”。
这一战役可以说“成亦数据”“败亦数据”，也是我国最早运用数据的典型案例。
今天，大数据时代已悄然来临，将开启一个崭新的时代，人类与世界的关系，将借助大数据的帮助进入一个新阶段。
大数据时代需要数据思维，即养成对数据的敏感和分析习惯，根据数据来思考和分析问题。
善于从数据中发现和挖掘其内在价值，在预测事物发展、判定当前态势以及做决定决策时，先看看“数据怎么说”，而不是主观判定，或是从时过境迁的经验出发。
大数据的核心价值是什么
大数据的核心价值是什么？相信很多人或多或少都听过“大数据”这个词，但是对于它的主要体现却并不了解。
我们现在所处的时代就是数据日益渗透生活的时代，大数据与人们的生产生活有着越来越密切的关系。
刚刚闭幕的2017中国国际大数据产业博览会又为火热的大数据产业添了一把火，博览会签约金额达167亿余元，签约意向金额为256亿元左右。
这一全球首个以大数据为主题的展会，再一次撩起了大数据的神秘面纱，展示了大数据的大能量，一个通过加工处理数据来创造价值的产业正在迅猛发展。
而对于大数据人才的需求也在持续增长中，像作为来的领头羊，必须掌握的技术就是大数据技术。
大数据作为重要的基础性战略资源，核心价值在于应用，在于其赋值和赋能作用，在于对大量数据的分析和挖掘后所带来的决策支撑，能够为我们的生产生活、经营管理、社会治理、民生服务等各方面带来高效、便捷、精准的服务。
中科点击作为行业大数据应用专家，凭借多年大数据应用实战经验，形成了一套标准化的产品开发模式(16大任务包，196个节点，100天开发周期)，已经为汽车、金融、教育、电商、医美等众多行业提供了定制化的大数据服务。
大数据产业也因此有了稳步增长的基础。
2016年我国大数据核心产业规模达到3100亿元，按照工信部今年年初发布的《大数据产业发展规划(2016—2020年)》，预计到2020年将达到1万亿元的规模。
2016年，我国两批次8个国家级大数据综合试验区开始建设，大数据集聚发展布局初步形成，各区域特色化发展态势初现。
众多大数据企业不断创新，开源技术成为大数据技术创新和产业进步的重要力量。
大数据在金融、电信、交通等行业领域不断深化应用，催生着新业态，加速着产业升级。
随着大数据领域的不断扩大，人才需求量也越来越大。
千锋大数据开发培训课程的目标是培养德智体美全面发展，具有良好的职业道德和创新精神，掌握计算机技术、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等基础知识，具备分布式存储、分布式计算框架等基本技术，熟悉大数据处理和分析技术，面向大数据平台建设与服务企业。
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预测是大数据核心价值人们在谈论大数据的采集、存储和挖掘时，最常见的应用案例便是“预测股市”“预测流感”“预测消费者行为”，预测性分析是大数据最核心的功能。
大数据还拥有数据可视化和大数据挖掘的功能，对已发生的信息价值进行挖掘并辅助决策。
传统的数据分析挖掘在做相似的事情，只不过效率会低一些或者说挖掘的深度、广度和精度不够。
大数据预测则是基于大数据和预测模型去预测未来某件事情的概率。
让分析从“面向已经发生的过去”转向“面向即将发生的未来”是大数据与传统数据分析的最大不同。
大数据预测的逻辑基础是，每一种非常规的变化事前一定有征兆，每一件事情都有迹可循，如果找到了征兆与变化之间的规律，就可以进行预测。
大数据预测无法确定某件事情必然会发生，它更多是给出一个概率。
从天气预报看大数据预测的四个条件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。
谷歌世界杯预测基于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。
4、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。
5、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。
6、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。
7、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。
8、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。
9、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。
百度基于地图应用的LBS预测涵盖范围更广。
春运期间预测人们的迁徙趋势指导火车线路和航线的设置，节假日预测景点的人流量指导人们的景区选择，平时还有百度热力图来告诉用户城市商圈、动物园等地点的人流情况，指导用户出行选择和商家的选点选址。
10、能源消耗预测加州电网系统运营中心管理着加州超过80%的电网，向3500万用户每年输送2.89亿兆瓦电力，电力线长度超过25000英里。
该中心采用了Space-Time Insight的软件进行智能管理，综合分析来自包括天气、传感器、计量设备等各种数据源的海量数据，预测各地的能源需求变化，进行智能电能调度，平衡全网的电力供应和需求，并对潜在危机做出快速响应。
中国智能电网业已在尝试类似大数据预测应用。
对于单个家庭来说则可以通过智能家居设备，记录家庭成员的起居习惯，感知用户的舒适度，预测用户的温控能耗需求，进行智能的温控装置控制，还可结合阶梯电价表来帮助用户省钱。
Nest正式基于大数据预测用户能耗需求的成功产品。
除了上面列举的10多个领域之外，大数据预测还可被应用在房地产预测、就业情况预测、高考分数线预测、选举结果预测、奥斯卡大奖预测、保险投保者风险评估、金融借贷者还款能力评估等等，让人类具备可量化有说服力可验证的洞察未来的能力，大数据预测的魅力正在释放出来。