什么是大数据预测：
大数据的本质是解决问题 ， 大数据的核心价值就在于预测 ， 而企业经营的核心也是基于预测而做出正确判断 。
大数据预测让分析从“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 。大数据预测所得出的结果不仅仅得到处理现实业务简单、客观的结论 ， 更能用于帮助企业经营决策 ， 收集起来的资料还可以被规划 ， 引导开发更大的消费力量 。
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大数据预测的基本特征：
1、实样而非抽样
在小数据时代 ， 由于缺乏获取全体样本的手段 ， 人们发明了“随机调研数据”的方法 。理论上 ， 抽取样本越随机 ， 就越能代表整体样本 。但问题是获取一个随机样本代价极高 ， 而且很费时 。人口调查就是典型一例 ， 即使一个大国都做不到每年都发布一次人口调查 ， 因为随机调研实在是太耗时耗力 。但有了云计算和数据库以后 ， 获取足够大的样本数据乃至全体数据 ， 就变得非常容易 。
2、效率而非精确
过去使用抽样的方法 ， 就需要在具体运算上非常精确 ， 因为所谓“差之毫厘便失之千里” 。设想一下 ， 在一个总样本为1亿人口中随机抽取1000人 ， 如果在1000人上的运算出现错误的话 ， 那么放大到1亿中偏差将会很大 。但全样本时 ， 有多少偏差就是多少偏差而不会被放大 。
3、相关而非因果
大数据研究不同于传统的逻辑推理研究 ， 需要对数量巨大的数据做统计性的搜索、比较、聚类、分类等分析归纳 ， 因此继承了统计科学的一些特点 。统计学关注数据的相关性或称关联性 。所谓“相关性”是指两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性 。“相关分析”的目的就是找出数据集里隐藏的相互关系网(关联网) 。
大数据预测的典型案例：
1、用户行为预测 ， 实现企业精准营销
分析客户特征 ， 客户行为数据 ， 产品的相关数据 ， 构建推荐预测模型 ， 实现“千人千面”的个性化产品精准推荐 ， 将用户的行为预测与相关产品结合起来 ， 精准销售 ， 提高用户购买率 。
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2、设备故障预测 ， 降低设备故障带来的经济损失
设备故障分析及预测：对故障的种类、原因、影响等参数进行统计分析 ， 并构建故障预测模型 ， 为设备的购置、维修、升级等业务计划提供支持 。
设备劣化倾向分析：包含预防性维修和预测性维修 。对设备的关键技术参数、关键零件使用情况等参数进行统计分析 ， 提出预防性维修或预测性维修建议 。
备件出入库分析及预测：统计分析每种备件出入库数量 ， 结合设备故障预测、生产需求等预测备件需求 ， 为备件购置等其他业务提供数据支撑 。
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3、产品质量分析及预测 ， 提高企业生产产品良率
通过对生产过程中的全量数据分析 ， 特别是缺陷异常因子分析、设备故障分析、员工分析、生产过程控制分析等 ， 判断产品质量走势 ， 预测产品质量 。并且能快速定位产品缺陷的根本原因 ， 源头上解决质量问题 。
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