大数据预测入门—基础认知与核心逻辑
一、什么是预测
- 1. 预测的定义
- 2. 预测的特点
- 3. 预测的分类
- 1. 按范围分类：宏观预测、微观预测
- 2. 按时间长短分类：短期预测、中期预测、长期预测
- 3. 按有无假设条件分类：条件预测、无条件预测
- 4. 按预测结果的要求分类：定性预测、定量预测、定时预测
- 5. 按趋势是否确定分类：确定性预测、随机性预测
- 6. 按预测依据分类：动态预测、静态预测
- 4. 有效预测须注意
二、什么是大数据
- 思考：通过生活实例，说明大数据的存在和必要性
- 1. 政策推动
- 2. 范式变革
- 1. 信息化
- 2. 数字化
- 3. 智能化
- 4. 智慧化
- 3. 认知乱象
- 4. 大数据的核心内涵
- 案例：寓言故事，对象定义不清的大数据启发
三、大数据与预测
- 1. 大数据与预测的关系定位
- 2. 大数据与预测的逻辑关系
- 3. 大数据预测的特征
- 1. 全样，而非抽样
- 2. 效率，而非精确
- 3. 相关，而非因果
- 案例：球赛胜负预测、气象预测
- 思考分享：消除认识偏差
