盘点大数据史上的神预测和乌龙预测.鼓励

随着疾病预测、世界杯预测的火爆， 大数据 成了每个IT圈人士张口闭口离不开的话题，好像一切都朝着苹果6 的潮流发展 bigger than bigger ，越大的就是越好的。随着大数据的不断应用创新，大数据预测日益被人们 神话 ，100%准确率似乎成为了人们衡量大数据能力硬性指标，但事实并非如此。神乎其神的大数据预测有 显灵 一刻，也有 乌龙 一刻。今天就带领大家来盘点下大数据史上的关键时刻。

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。

而平时就不怎么会使用叫车软件的司机师傅自然表示“无所谓在天气预测方面的 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201 年间，谷歌流感趋势预测开始走下坡路，从2011年8月到201 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. 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 。