大数据预测功能及其应用.docx

大数据预测功能及其应用伴随信息时代的到来，大数据作为一种新型价值资源,尽管尚未被有效运用，然而已呈现出无穷的挖掘潜力。通常来讲，大数据的价值意义体现为对事物未来的预测能力方面。目前，数据对人类生活工作的影响逐渐明显，大数据预测功能可以比较准确地掌握事物发展，而关于大数据预测在公共决策中的应用也受到人们的广泛关注。公共决策模式通常是循序式的，大数据的挖掘预测功能对其的作用不容小觑。随着信息技术的不断进步，大数据逐渐发展为影响全球的中坚力量，对人类生活的各方各面产生影响。而大数据之所以被广泛认可，是因为其精准客观的预测功能。所谓的大数据，是在新运行模式下形成的具备决策、分析、发展等功能的大量且持续增长的信息资源库。根据全球著名企业IBM对其的定义，大数据具备大容量、多元化、客观性、高速等特点，然而其价值有用密度相对较低。由于大数据容量大的特点，大数据挖掘属于全样本分析，并非是通过小样本对整体进行概括总结，强调的是事物发生的顺序而非相互之间的因果关系，同时做出相对客观精准的预测。就公共决策的环境和内容、决策者能力等来讲，循序式决策是公共决策的基础模式。基于探讨大数据预测在公共决策中应用和影响的目标，本文就大数据预测在循序式决策中的应用和影响展开详细研究。和传统小样本分析不同，大数据不是单纯地总结概括内在规律，其可分为两部分:其一，数据由大到小的量变过程，也就是清除无价值信息提炼有用信息的过程；其二，数据的深入挖掘质变过程，大数据挖掘试图通过计算机二进制O和1来使社会镜像化，也就是通过建立数字模型来模拟社会形态，从而向决策者展示整个社会现状。由此可见，大数据实现的是借助数据观察社会、模拟社会，从中提炼出有用的社会发展信息。所谓的大数据预测，是借助大数据进行分析，构建社会公共模型，建立事物发展相互之间的联系，为决策者做出决策提供帮助和指导。大数据预测和其具备的特点是息息相关的，因此在研究大数据对公共决策的影响时要先考虑其预测功能的应用及影响。通常情况下，大数据预测具备如下几个特点：采取近似全样本的分析方式；大数据预测的是事物发生的顺序和联系而不是因果关系；动态和静态分析相结合；强调分析的效率而不是准确性。值得注意的是，大数据预测是动态变化的，是对可预知一段时间的预测，而非长远预测，更不是一成不变的预测。同时，大数据预测对公共决策产生的效果就是大数据预测的具体应用表现之一。