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盘点:大数据史上的神预测和乌龙预测

木马童年 2020-2-13 06:00 210 0

在网络大数据的时代,大数据更是有通天的能力。大数据预测就是大数据最基本的能力之一。所谓大数据预测,其实就是通过以往的和现有的量数据分析分析,整合数据特征,根据分析挖掘超大规模的计算能力、数据处理和智能 ...

在网络大数据的时代,大数据更是有通天的能力。大数据预测就是大数据最基本的能力之一。所谓大数据预测,其实就是通过以往的和现有的量数据分析分析,整合数据特征,根据分析挖掘超大规模的计算能力、数据处理和智能算法,从而预测结果。高考还没开考,大数据已经预测出了作文题,卫生组织还没发话,大数据已经预知到了H1N1的流行趋势,是的,云计算和大数据相当于打开了一个新的人们研究这个世界的一个方式。

盘点:大数据史上的神预测和乌龙预测

大数据史上的“神”预测

2009年,谷歌推出“流感趋势预测“项目,在甲型H1N1流感暴发的几周前,“谷歌流感趋势”成功预测了流感在美国境内的传播,其分析结果甚至具体到特定的地区和州,并且非常及时,令公共卫生官员备感震惊。此举一炮打响了谷歌在大数据预测的地位。

2014年,百度大数据预测团队通过对海量赛事信息的挖掘和分析,对2014年巴西世界杯全部64场比赛的胜负结果,以及冠军和黑马进行预测。无论是四分之一决赛还是16强淘汰赛,百度预测结果准确率都达到100%!斩高盛,赢谷歌,世界杯预测彻底火了百度。

在天气预测方面的“预测帝“是美国EarthRisk公司,该公司利用大数据对未来天气情况作出预报,它采用的预测模型项不同于以往的数值预报模式,可基于 820 亿次计算以及 60 年的气象历史数据来识别天气模式,然后将这些模式与当前的气候条件进行比较,再运用预测性分析进行天气预测,其预测时间更长、预测准度更高,最长可提前 40 天生成冷热天气概率。传统主观预测模型在EarthRisk面前简直是弱爆了。

数据史上的”乌龙“预测

2011年至2013年间,谷歌流感趋势预测开始走下坡路,从2011年8月到2013年9月108周中,它高估了流感流行趋势超过50%。英国《自然》杂志报道称:在最近一次流感暴发中,“谷歌流感趋势”不起作用了!这个工具曾经可靠地运作了几个冬天,在海量数据分析和号称“不需要理论模型” 的条件下,提供了快速、准确的流感暴发趋势。而这一次,谷歌产品显示的数据,与美国疾病控制中心汇总后的结果比起来,夸大了几乎一倍!项目多数高估了类流感发病率。

遭遇了流感预测的低谷,谷歌预测再逢强敌。在今年的世界杯预测,四分之一决赛前,百度、谷歌、微软和高盛就对世界杯四强进行了预测,结果显示,这一次百度、微软、高盛三家对结果进行了准确预测,而谷歌只准确预测到四强中的三支队伍。预测结果是否准确,预测模型的构建的作用十分关键,正是因为微软、高盛、百度、谷歌采用了不同的预测模型,才导致了它们之间预测结果的差异。与百度的高准确率相比,谷歌、微软、高盛恐怕要齐齐反思下这次的失误了。

可是,世界杯的余温刚刚散去,百度在9月底推出的电影票房预测首次试水也遭遇了小小的尴尬。在产品上线的内测阶段,百度预测《黄金时代》的票房为2.0~2.3亿,10月16日,《黄金时代》的累计票房为4698万(已上映16天),如此成绩对于片方、媒体和公众而言都是出乎意料,对于百度预测来说也是一次“乌龙”。

当今互联网行业发展风起云涌,“大数据”炙手可热。大数据预测的前提是承认其不确定性,有对有错,有成有败。我们不能因为某一次偏差,而全盘否定大数据的技术和成果。尽管这些项目目前暂时还存在缺陷,但这并不足以否定大数据对社会的潜在贡献。任何新生事物都有一个发展的过程。大数据预测功能在各行各业的价值,有些已经顺应天时地利而突显,有些还需假以时日才能达到人们理想中的要求。我们有理由相信大数据的未来价值也会和这时代潮流一样“bigger than bigger”。

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