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。

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。

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。

3、市场物价预测

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。

9、环境变迁预测

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。

1、体育赛事预测

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。

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。

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。

2、股票市场预测

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。

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。

10、交通行为预测

大数据预测的典型应用领域

转载自：TECH2IPO创见

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。

5、用户行为预测

8、灾害灾难预测

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。

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。

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。

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。

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。

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。