数据预测并非准确无误,本文是数据预测方面有关函授毕业论文范文和无误和数据和预测方面毕业论文提纲范文.
数据预测论文参考文献：
■文/王佳
依靠直觉进行盲目决策,是很多企业领导者容易跌入的坑.如今,大数据为这一风险提供了规避途径,日益受到企业青睐.谷歌内部正用数据进行“即时预报”,比如根据6月份的第2周汽车销售的查询数量,预测出几周后发布的6月汽车销售报告.
亚马逊申请了一项包裹运输预测系统的算法专利,它根据消费者的网站停留时间、商品浏览时间、点击及停留的链接和愿望清单等,来预测他的购买情况,从而尽可能减少运输、库存和供应链成本.
麻省理工斯隆管理学院教授安德鲁?麦卡菲（Andrew McAfee）甚至建议,人类应该尽量减少对经验判断的依赖,更多地依靠数据驱动型硬性算法的结果.他认为,大量研究表明,在“混乱、复杂、真实”的环境中做出判断时,基于数据的算法比专家更有可能做出正确的预测.
这股迷信浪潮近年来愈演愈烈,忠实的追随者前仆后继,同时也有一群激愤的反对者逐渐出现.
之前,“大数据之父”舍恩伯格就曾表示,“如果对大数据解读得过度,实际上就是滥用数据”.Thinkers50奖得主、管理学者马丁?林斯特龙（Martin Lindstrom）也提出：“目前我们面临的问题是,商业世界已经完全被大数据给蒙蔽了.”
谷歌对流感趋势的分析就是一个典型事例.
谷歌依据自己的搜索结果,推测11%的美国人都患了流感.然而事实证明,庞大的搜索量很大程度上受到社交媒体造势的影响,谷歌高估了2013年年初的流感趋势.美国东北大学的大卫?拉泽（Did Lazer）领导的研究团队指出：“谷歌的方法是在5000万个搜索词中,找到适合的1152个数据点.”而在此过程中,与“流感”相匹配、但实际上与此无关的搜索词出现概率“相当高”.
学界将数据预测失败主要归纳于两个方面的原因——
1.对历史数据的过度信赖
所有预测的好坏,都取决于管理者所运用的历史数据.然而现实中,创新性业务或新产品是没有先例可循的.历史数据即使有,也不可靠——手机品牌商虽然拥有手机购买和使用体验等方面的大量历史数据,但手机的类别已经今非昔比.
2.管理者总是怎么方便怎么选
对于一些很重要、但不方便采集的数据,人们常常会选择性忽视.很多专家学者认为,如果金融机构将采集的范围扩大,也许可以避免2008年金融危机的发生.
此外,企业的大数据研究,已经成为一场军备竞赛.Facebook花了将近4年时间,才建立了一个超过30人的数据团队,而维持该平台的常规运行需要超过100名数据分析专家,LinkedIn公司建立起自己的大数据部门用了整整6年时间.这显然不是每一个普通公司都可以承担的.
这样看来,数据可以很好地预测一些事情,比如去某地度假是否会下雨、鸟类是否会以预定的途径迁徙.然而我们却很难准确预测出股价走势、有多少人会买一款新型汽车、鼓励健康饮食是否能达到理想的效果.
本书提出了一个新观点.它认为数据本身没有错,数据预测的两极化效果,主要在于简单系统和复杂系统的区别:“简单系统,是用一个模型就可以把握所有或大部分变化的系统……而复杂系统内部,则有许多以非线性方式相互作用的因素.”
因此,企业必须将大数据拉下神坛,不能依靠它来应对不确定性,而应该采取灵活而广泛的战略——即便有一部分规划可能会失败,而另一部分则有可能成功.管理者需要确定,大数据在哪些情况下有效,而在哪些情况存疑,并将精力投身于灵活战略的建设中来.
（编辑 周静 charm1121@sina.com）
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