一、數(shù)據(jù)核心原理

從“流程”核心轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;數(shù)據(jù)”核心

大數(shù)據(jù)時代，計算模式也發(fā)生了轉(zhuǎn)變，從“流程”核心轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;數(shù)據(jù)”核心。Hadoop體系的分布式計算框架已經(jīng)是“數(shù)據(jù)”為核心的范式。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及分析需求，將改變IT系統(tǒng)的升級方式：從簡單增量到架構(gòu)變化。大數(shù)據(jù)下的新思維——計算模式的轉(zhuǎn)變。

例如：IBM將使用以數(shù)據(jù)為中心的設(shè)計，目的是降低在超級計算機之間進行大量數(shù)據(jù)交換的必要性。大數(shù)據(jù)下，云計算找到了破繭重生的機會，在存儲和計算上都體現(xiàn)了數(shù)據(jù)為核心的理念。大數(shù)據(jù)和云計算的關(guān)系：云計算為大數(shù)據(jù)提供了有力的工具和途徑，大數(shù)據(jù)為云計算提供了很有價值的用武之地。而大數(shù)據(jù)比云計算更為落地，可有效利用已大量建設(shè)的云計算資源，最后加以利用。

科學(xué)進步越來越多地由數(shù)據(jù)來推動，海量數(shù)據(jù)給數(shù)據(jù)分析既帶來了機遇，也構(gòu)成了新的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)往往是利用眾多技術(shù)和方法，綜合源自多個渠道、不同時間的信息而獲得的。為了應(yīng)對大數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn)，我們需要新的統(tǒng)計思路和計算方法。

說明：用數(shù)據(jù)核心思維方式思考問題，解決問題。以數(shù)據(jù)為核心，反映了當下IT產(chǎn)業(yè)的變革，數(shù)據(jù)成為人工智能的基礎(chǔ)，也成為智能化的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)比流程更重要，數(shù)據(jù)庫、記錄數(shù)據(jù)庫，都可開發(fā)出深層次信息。云計算機可以從數(shù)據(jù)庫、記錄數(shù)據(jù)庫中搜索出你是誰，你需要什么，從而推薦給你需要的信息。

二、數(shù)據(jù)價值原理

由功能是價值轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)是價值

大數(shù)據(jù)真正有意思的是數(shù)據(jù)變得在線了，這個恰恰是互聯(lián)網(wǎng)的特點。非互聯(lián)網(wǎng)時期的產(chǎn)品，功能一定是它的價值，今天互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品，數(shù)據(jù)一定是它的價值。

例如：大數(shù)據(jù)的真正價值在于創(chuàng)造，在于填補無數(shù)個還未實現(xiàn)過的空白。有人把數(shù)據(jù)比喻為蘊藏能量的煤礦，煤炭按照性質(zhì)有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數(shù)據(jù)并不在“大”，而在于“有用”，價值含量、挖掘成本比數(shù)量更為重要。不管大數(shù)據(jù)的核心價值是不是預(yù)測，但是基于大數(shù)據(jù)形成決策的模式已經(jīng)為不少的企業(yè)帶來了盈利和聲譽。

數(shù)據(jù)能告訴我們，每一個客戶的消費傾向，他們想要什么，喜歡什么，每個人的需求有哪些區(qū)別，哪些又可以被集合到一起來進行分類。大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)數(shù)量上的增加，以至于我們能夠?qū)崿F(xiàn)從量變到質(zhì)變的過程。舉例來說，這里有一張照片，照片里的人在騎馬，這張照片每一分鐘，每一秒都要拍一張，但隨著處理速度越來越快，從1分鐘一張到1秒鐘1張，突然到1秒鐘10張后，就產(chǎn)生了電影。當數(shù)量的增長實現(xiàn)質(zhì)變時，就從照片變成了一部電影。

美國有一家創(chuàng)新企業(yè)Decide.com

它可以幫助人們做購買決策，告訴消費者什么時候買什么產(chǎn)品，什么時候買最便宜，預(yù)測產(chǎn)品的價格趨勢，這家公司背后的驅(qū)動力就是大數(shù)據(jù)。他們在全球各大網(wǎng)站上搜集數(shù)以十億計的數(shù)據(jù)，然后幫助數(shù)以十萬計的用戶省錢，為他們的采購找到最好的時間，降低交易成本，為終端的消費者帶去更多價值。

在這類模式下，盡管一些零售商的利潤會進一步受擠壓，但從商業(yè)本質(zhì)上來講，可以把錢更多地放回到消費者的口袋里，讓購物變得更理性，這是依靠大數(shù)據(jù)催生出的一項全新產(chǎn)業(yè)。這家為數(shù)以十萬計的客戶省錢的公司，在幾個星期前，被eBay以高價收購。

再舉一個例子，SWIFT是全球最大的支付平臺，在該平臺上的每一筆交易都可以進行大數(shù)據(jù)的分析,他們可以預(yù)測一個經(jīng)濟體的健康性和增長性。比如，該公司現(xiàn)在為全球性客戶提供經(jīng)濟指數(shù)，這又是一個大數(shù)據(jù)服務(wù)。,定制化服務(wù)的關(guān)鍵是數(shù)據(jù)?！洞髷?shù)據(jù)時代》的作者維克托·邁爾·舍恩伯格認為，大量的數(shù)據(jù)能夠讓傳統(tǒng)行業(yè)更好地了解客戶需求，提供個性化的服務(wù)。

說明：用數(shù)據(jù)價值思維方式思考問題，解決問題。信息總量的變化導(dǎo)致了信息形態(tài)的變化，量變引發(fā)了質(zhì)變，最先經(jīng)歷信息爆炸的學(xué)科，如天文學(xué)和基因?qū)W，創(chuàng)造出了“大數(shù)據(jù)”這個概念。如今，這個概念幾乎應(yīng)用到了所有人類致力于發(fā)展的領(lǐng)域中。從功能為價值轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)為價值，說明數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的價值在擴大，數(shù)據(jù)為“王”的時代出現(xiàn)了。數(shù)據(jù)被解釋是信息，信息常識化是知識，所以說數(shù)據(jù)解釋、數(shù)據(jù)分析能產(chǎn)生價值。

三、全樣本原理

從抽樣轉(zhuǎn)變?yōu)樾枰繑?shù)據(jù)樣本

需要全部數(shù)據(jù)樣本而不是抽樣，你不知道的事情比你知道的事情更重要，但如果現(xiàn)在數(shù)據(jù)足夠多，它會讓人能夠看得見、摸得著規(guī)律。數(shù)據(jù)這么大、這么多，所以人們覺得有足夠的能力把握未來，對不確定狀態(tài)的一種判斷，從而做出自己的決定。這些東西我們聽起來都是非常原始的，但是實際上背后的思維方式，和我們今天所講的大數(shù)據(jù)是非常像的。

舉例：在大數(shù)據(jù)時代，無論是商家還是信息的搜集者，會比我們自己更知道你可能會想干什么?，F(xiàn)在的數(shù)據(jù)還沒有被真正挖掘，如果真正挖掘的話，通過信用卡消費的記錄，可以成功預(yù)測未來5年內(nèi)的情況。統(tǒng)計學(xué)里頭最基本的一個概念就是，全部樣本才能找出規(guī)律。為什么能夠找出行為規(guī)律？一個更深層的概念是人和人是一樣的，如果是一個人特例出來，可能很有個性，但當人口樣本數(shù)量足夠大時，就會發(fā)現(xiàn)其實每個人都是一模一樣的。

說明：用全數(shù)據(jù)樣本思維方式思考問題，解決問題。從抽樣中得到的結(jié)論總是有水分的，而全部樣本中得到的結(jié)論水分就很少，大數(shù)據(jù)越大，真實性也就越大，因為大數(shù)據(jù)包含了全部的信息。

四、關(guān)注效率原理

由關(guān)注精確度轉(zhuǎn)變?yōu)殛P(guān)注效率

關(guān)注效率而不是精確度，大數(shù)據(jù)標志著人類在尋求量化和認識世界的道路上前進了一大步，過去不可計量、存儲、分析和共享的很多東西都被數(shù)據(jù)化了，擁有大量的數(shù)據(jù)和更多不那么精確的數(shù)據(jù)為我們理解世界打開了一扇新的大門。大數(shù)據(jù)能提高生產(chǎn)效率和銷售效率，原因是大數(shù)據(jù)能夠讓我們知道市場的需要，人的消費需要。大數(shù)據(jù)讓企業(yè)的決策更科學(xué)，由關(guān)注精確度轉(zhuǎn)變?yōu)殛P(guān)注效率的提高，大數(shù)據(jù)分析能提高企業(yè)的效率。

例如：在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)產(chǎn)品迭代的速度在加快。三星、小米手機制造商半年就推出一代新智能手機。利用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)提高企業(yè)效率的趨勢下，快速就是效率、預(yù)測就是效率、預(yù)見就是效率、變革就是效率、創(chuàng)新就是效率、應(yīng)用就是效率。

競爭是企業(yè)的動力，而效率是企業(yè)的生命，效率低與效率高是衡量企來成敗的關(guān)鍵。一般來講，投入與產(chǎn)出比是效率，追求高效率也就是追求高價值。手工、機器、自動機器、智能機器之間效率是不同的，智能機器效率更高，已能代替人的思維勞動。智能機器核心是大數(shù)據(jù)制動，而大數(shù)據(jù)制動的速度更快。在快速變化的市場，快速預(yù)測、快速決策、快速創(chuàng)新、快速定制、快速生產(chǎn)、快速上市成為企業(yè)行動的準則，也就是說，速度就是價值，效率就是價值，而這一切離不開大數(shù)據(jù)思維。

說明：用關(guān)注效率思維方式思考問題，解決問題。大數(shù)據(jù)思維有點像混沌思維，確定與不確定交織在一起，過去那種一元思維結(jié)果，已被二元思維結(jié)果取代。過去尋求精確度，現(xiàn)在尋求高效率；過去尋求因果性，現(xiàn)在尋求相關(guān)性；過去尋找確定性，現(xiàn)在尋找概率性，對不精確的數(shù)據(jù)結(jié)果已能容忍。只要大數(shù)據(jù)分析指出可能性，就會有相應(yīng)的結(jié)果，從而為企業(yè)快速決策、快速動作、創(chuàng)占先機提高了效率。

五、關(guān)注相關(guān)性原理

由因果關(guān)系轉(zhuǎn)變?yōu)殛P(guān)注相關(guān)性

關(guān)注相關(guān)性而不是因果關(guān)系，社會需要放棄它對因果關(guān)系的渴求，而僅需關(guān)注相關(guān)關(guān)系，也就是說只需要知道是什么，而不需要知道為什么。這就推翻了自古以來的慣例，而我們做決定和理解現(xiàn)實的最基本方式也將受到挑戰(zhàn)。

例如：大數(shù)據(jù)思維一個最突出的特點，就是從傳統(tǒng)的因果思維轉(zhuǎn)向相關(guān)思維，傳統(tǒng)的因果思維是說我一定要找到一個原因，推出一個結(jié)果來。而大數(shù)據(jù)沒有必要找到原因，不需要科學(xué)的手段來證明這個事件和那個事件之間有一個必然，先后關(guān)聯(lián)發(fā)生的一個因果規(guī)律。它只需要知道，出現(xiàn)這種跡象的時候，我就按照一般的情況，這個數(shù)據(jù)統(tǒng)計的高概率顯示它會有相應(yīng)的結(jié)果，那么我只要發(fā)現(xiàn)這種跡象的時候，我就可以去做一個決策，我該怎么做。這是和以前的思維方式很不一樣，老實說，它是一種有點反科學(xué)的思維，科學(xué)要求實證，要求找到準確的因果關(guān)系。

在這個不確定的時代里面，等我們?nèi)フ业綔蚀_的因果關(guān)系，再去辦事的時候，這個事情早已經(jīng)不值得辦了。所以“大數(shù)據(jù)”時代的思維有點像回歸了工業(yè)社會的這種機械思維——機械思維就是說我按那個按鈕，一定會出現(xiàn)相應(yīng)的結(jié)果，是這樣狀態(tài)。而農(nóng)業(yè)社會往前推，不需要找到中間非常緊密的、明確的因果關(guān)系，而只需要找到相關(guān)關(guān)系，只需要找到跡象就可以了。社會因此放棄了尋找因果關(guān)系的傳統(tǒng)偏好，開始挖掘相關(guān)關(guān)系的好處。

例如：美國人開發(fā)一款“個性化分析報告自動可視化程序”軟件從網(wǎng)上挖掘數(shù)據(jù)信息，這款數(shù)據(jù)挖掘軟件將自動從各種數(shù)據(jù)中提取重要信息，然后進行分析，并把此信息與以前的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來，分析出有用的信息。

非法在屋內(nèi)打隔斷的建筑物著火的可能性比其他建筑物高很多。紐約市每年接到2.5萬宗有關(guān)房屋住得過于擁擠的投訴，但市里只有200名處理投訴的巡視員，市長辦公室一個分析專家小組覺得大數(shù)據(jù)可以幫助解決這一需求與資源的落差。該小組建立了一個市內(nèi)全部90萬座建筑物的數(shù)據(jù)庫，并在其中加入市里19個部門所收集到的數(shù)據(jù)：欠稅扣押記錄、水電使用異常、繳費拖欠、服務(wù)切斷、救護車使用、當?shù)胤缸锫?、鼠患投訴，諸如此類。

接下來，他們將這一數(shù)據(jù)庫與過去5年中按嚴重程度排列的建筑物著火記錄進行比較，希望找出相關(guān)性。果然，建筑物類型和建造年份是與火災(zāi)相關(guān)的因素。不過，一個沒怎么預(yù)料到的結(jié)果是，獲得外磚墻施工許可的建筑物與較低的嚴重火災(zāi)發(fā)生率之間存在相關(guān)性。利用所有這些數(shù)據(jù)，該小組建立了一個可以幫助他們確定哪些住房擁擠投訴需要緊急處理的系統(tǒng)。他們所記錄的建筑物的各種特征數(shù)據(jù)都不是導(dǎo)致火災(zāi)的原因，但這些數(shù)據(jù)與火災(zāi)隱患的增加或降低存在相關(guān)性。這種知識被證明是極具價值的：過去房屋巡視員出現(xiàn)場時簽發(fā)房屋騰空令的比例只有13%，在采用新辦法之后，這個比例上升到了70%——效率大大提高了。

全世界的商界人士都在高呼大數(shù)據(jù)時代來臨的優(yōu)勢：一家超市如何從一個17歲女孩的購物清單中，發(fā)現(xiàn)了她已懷孕的事實；或者將啤酒與尿不濕放在一起銷售，神奇地提高了雙方的銷售額。大數(shù)據(jù)透露出來的信息有時確實會起顛覆。比如，騰訊一項針對社交網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計顯示，愛看家庭劇的男人是女性的兩倍還多；最關(guān)心金價的是中國大媽，但緊隨其后的卻是90后。而在過去一年，支付寶中無線支付比例排名前十的竟然全部在青海、西藏和內(nèi)蒙古地區(qū)。

說明：用關(guān)注相關(guān)性思維方式來思考問題，解決問題。尋找原因是一種現(xiàn)代社會的一神論，大數(shù)據(jù)推翻了這個論斷。過去尋找原因的信念正在被“更好”的相關(guān)性所取代。當世界由探求因果關(guān)系變成挖掘相關(guān)關(guān)系，我們怎樣才能既不損壞建立在因果推理基礎(chǔ)之上的社會繁榮和人類進步的基石，又取得實際的進步呢？這是值得思考的問題。

解釋：轉(zhuǎn)向相關(guān)性，不是不要因果關(guān)系，因果關(guān)系還是基礎(chǔ)，科學(xué)的基石還是要的。只是在高速信息化的時代，為了得到即時信息，實時預(yù)測，在快速的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)下，尋找到相關(guān)性信息，就可預(yù)測用戶的行為，為企業(yè)快速決策提供提前量。

比如預(yù)警技術(shù)，只有提前幾十秒察覺，防御系統(tǒng)才能起作用。比如，雷達顯示有個提前量，如果沒有這個預(yù)知的提前量，雷達的作用也就沒有了，相關(guān)性也是這個原理。比如，相對論與量子論的爭論也能說明問題，一個說上帝不擲骰子，一個說上帝擲骰子，爭論幾十年，最后承認兩個都存在，而且量子論取得更大的發(fā)展——一個適用于宇宙尺度，一個適用于原子尺度。

六、預(yù)測原理

從不能預(yù)測轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢灶A(yù)測

大數(shù)據(jù)的核心就是預(yù)測，大數(shù)據(jù)能夠預(yù)測體現(xiàn)在很多方面。大數(shù)據(jù)不是要教機器像人一樣思考，相反，它是把數(shù)學(xué)算法運用到海量的數(shù)據(jù)上來預(yù)測事情發(fā)生的可能性。正因為在大數(shù)據(jù)規(guī)律面前，每個人的行為都跟別人一樣，沒有本質(zhì)變化，所以商家會比消費者更了消費者的行為。

例如：大數(shù)據(jù)助微軟準確預(yù)測世界懷。微軟大數(shù)據(jù)團隊在2014年巴西世界足球賽前設(shè)計了世界懷模型，該預(yù)測模型正確預(yù)測了賽事最后幾輪每場比賽的結(jié)果，包括預(yù)測德國隊將最終獲勝。預(yù)測成功歸功于微軟在世界懷進行過程中獲取的大量數(shù)據(jù)，到淘汰賽階段，數(shù)據(jù)如滾雪球般增多，常握了有關(guān)球員和球隊的足夠信息，以適當校準模型并調(diào)整對接下來比賽的預(yù)測。

世界杯預(yù)測模型的方法與設(shè)計其它事件的模型相同，訣竅就是在預(yù)測中去除主觀性，讓數(shù)據(jù)說話。預(yù)測性數(shù)學(xué)模型幾乎不算新事物，但它們正變得越來越準確。在這個時代，數(shù)據(jù)分析能力終于開始趕上數(shù)據(jù)收集能力，分析師不僅有比以往更多的信息可用于構(gòu)建模型，也擁有在很短時間內(nèi)通過計算機將信息轉(zhuǎn)化為相關(guān)數(shù)據(jù)的技術(shù)。

幾年前，得等每場比賽結(jié)束以后才能獲取所有數(shù)據(jù)，現(xiàn)在，數(shù)據(jù)是自動實時發(fā)送的，這讓預(yù)測模型能獲得更好的調(diào)整且更準確。微軟世界懷模型的成績說明了其模型的實力，它的成功為大數(shù)據(jù)的力量提供了強有力的證明，利用同樣的方法還可預(yù)測選舉或關(guān)注股票。類似的大數(shù)據(jù)分析正用于商業(yè)、政府、經(jīng)濟學(xué)和社會科學(xué)，它們都關(guān)于原始數(shù)據(jù)進行分析。

我們進入了一個用數(shù)據(jù)進行預(yù)測的時代，雖然我們可能無法解釋其背后的原因。如果一個醫(yī)生只要求病人遵從醫(yī)囑，卻沒法說明醫(yī)學(xué)干預(yù)的合理性的話，情況會怎么樣呢？實際上，這是依靠大數(shù)據(jù)取得病理分析的醫(yī)生們一定會做的事情。

從一個人亂穿馬路時行進的軌跡和速度來看他能及時穿過馬路的可能性，都是大數(shù)據(jù)可以預(yù)測的范圍。當然，如果一個人能及時穿過馬路，那么他亂穿馬路時，車子就只需要稍稍減速就好。但是這些預(yù)測系統(tǒng)之所以能夠成功，關(guān)鍵在于它們是建立在海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上的。

此外，隨著系統(tǒng)接收到的數(shù)據(jù)越來越多，通過記錄找到的最好的預(yù)測與模式，可以對系統(tǒng)進行改進。它通常被視為人工智能的一部分，或者更確切地說，被視為一種機器學(xué)習(xí)。真正的革命并不在于分析數(shù)據(jù)的機器，而在于數(shù)據(jù)本身和我們?nèi)绾芜\用數(shù)據(jù)。一旦把統(tǒng)計學(xué)和現(xiàn)在大規(guī)模的數(shù)據(jù)融合在一起，將會顛覆很多我們原來的思維。所以現(xiàn)在能夠變成數(shù)據(jù)的東西越來越多，計算和處理數(shù)據(jù)的能力越來越強，所以大家突然發(fā)現(xiàn)這個東西很有意思。所以，大數(shù)據(jù)能干啥？能干很多很有意思的事情。

例如，預(yù)測當年葡萄酒的品質(zhì)

很多品酒師品的不是葡萄酒，那時候葡萄酒還沒有真正的做成，他們品的是發(fā)爛的葡萄。因此在那個時間點就預(yù)測當年葡萄酒的品質(zhì)是比較冒險的。而且人的心理的因素是會影響他做的這個預(yù)測，比如說地位越高的品酒師，在做預(yù)測時會越保守，因為他一旦預(yù)測錯了，要損失的名譽代價是很大的。所以的品酒大師一般都不敢貿(mào)然說今年的酒特別好，或者是特別差；而剛出道的品酒師往往會“語不驚人死不休的”。

普林斯頓大學(xué)有一個英語學(xué)教授，他也很喜歡喝酒，喜歡儲藏葡萄酒，所以他就想是否可以分析到底哪年酒的品質(zhì)好。然后他就找了很多數(shù)據(jù)，比如說降雨量、平均氣溫、土壤成分等等，然后他做回歸，最后他說把參數(shù)都找出來，做了個網(wǎng)站，告訴大家今年葡萄酒的品質(zhì)好壞以及秘訣是什么。

當他的研究公布的時候，引起了業(yè)界的軒然大波，因為他做預(yù)測做的很提前，因為今年的葡萄收獲后要經(jīng)過一段的時間發(fā)酵，酒的味道才會好，但這個教授突然預(yù)測說今年的酒是世紀最好的酒。大家說怎么敢這么說，太瘋狂了。更瘋狂的是到了第二年，他預(yù)測今年的酒比去年的酒更好，連續(xù)兩次預(yù)測說是百年最好的酒，但他真的預(yù)測對了?，F(xiàn)在品酒師在做評判之前，要先到他的網(wǎng)站上看看他的預(yù)測，然后再做出自己的判斷。有很多的規(guī)律我們不知道，但是它潛伏在這些大數(shù)據(jù)里頭。

例如，大數(shù)據(jù)描繪“傷害圖譜”

廣州市傷害監(jiān)測信息系統(tǒng)通過廣州市紅十字會醫(yī)院、番禺區(qū)中心醫(yī)院、越秀區(qū)兒童醫(yī)院3個傷害監(jiān)測哨點醫(yī)院，持續(xù)收集市內(nèi)發(fā)生的傷害信息，分析傷害發(fā)生的原因及危險因素，系統(tǒng)共收集傷害患者14681例，接近九成半都是意外事故。整體上，傷害多發(fā)生于男性，占61.76%，5歲以下兒童傷害比例高達14.36%，家長和社會應(yīng)高度重視，45.19%的傷害都是發(fā)生在家中，其次才是公路和街道。

收集到監(jiān)測數(shù)據(jù)后，關(guān)鍵是通過分析處理，把數(shù)據(jù)“深加工”以利用。比如，監(jiān)測數(shù)據(jù)顯示，老人跌倒多數(shù)不是發(fā)生在雨天屋外，而是發(fā)生在家里，尤其是旱上剛起床時和浴室里，這就提示，防控老人跌倒的對策應(yīng)該著重在家居，起床要注意不要動作過猛，浴室要防滑，加扶手等等。

說明：用大數(shù)據(jù)預(yù)測思維方式來思考問題，解決問題。數(shù)據(jù)預(yù)測、數(shù)據(jù)記錄預(yù)測、數(shù)據(jù)統(tǒng)計預(yù)測、數(shù)據(jù)模型預(yù)測，數(shù)據(jù)分析預(yù)測、數(shù)據(jù)模式預(yù)測、數(shù)據(jù)深層次信息預(yù)測等等，已轉(zhuǎn)變?yōu)榇髷?shù)據(jù)預(yù)測、大數(shù)據(jù)記錄預(yù)測、大數(shù)據(jù)統(tǒng)計預(yù)測、大數(shù)據(jù)模型預(yù)測，大數(shù)據(jù)分析預(yù)測、大數(shù)據(jù)模式預(yù)測、大數(shù)據(jù)深層次信息預(yù)測。

互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)和云計算機保證了大數(shù)據(jù)實時預(yù)測的可能性，也為企業(yè)和用戶提供了實時預(yù)測的信息，相關(guān)性預(yù)測的信息，讓企業(yè)和用戶搶占先機。由于大數(shù)據(jù)的全樣本性，人和人都是一樣的，所以云計算機軟件預(yù)測的效率和準確性大大提高，有這種跡象，就有這種結(jié)果。

七、信息找人原理

從人找信息，轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔⒄胰?/strong>