大数据时代的信息分析，可以称为大数据分析。据说大数据虽然可以计算天体运动的规律，但是不能预测任何不规律的东西。在前面的例子中，大数据发现的是相关性，而不是这种相关性背后的因果关系。大数据探索的未知方法还停留在直观体验的层面。大数据时代，面对海量数据的挑战，知道是什么比为什么更重要。
大数据的核心算法有哪些？
算法是指一切经过明确定义的计算过程，其将某个或者某组值作为输入内容，并产生某个或者某组值作为输出结果。简单的说，我们可以将算法视为一系列用于解决某个任务的步骤。大数据领域常用的算法有CART算法K-Means算法AdaBoost算法C4.5算法PageRank算法Apriori算法EM算法SVM算法朴素贝叶斯算法等。
请问大数据预测的原理是什么？
大数据时代的信息分析可称为大数据分析。大数据分析主要遵循三大基本理念。 １要全体不要抽样大数据分析是宏观信息分析，需要完整全面地观察总体的本质特征属性规律和联系，而抽样割裂了数据或现象之间的联系。 ２要相关不要因果在大数据时代，面对海量数据的挑战，知道是什么比知道为什么更重要。如股票信息，根据大数据分析很容易知道涨还是跌，但很难知道为什么会涨或跌。
大数据分析的典型任务是通过相关性实现模式挖掘与预测分析。大数据分析强调发现事先不知道的新模式和未知的相关关系。 ３要效率不要精确在海量数据时代，时间和成本比精确结果更有意义。因为大数据分析以全体或总体为对象，几乎不可能找到合适的统计学或数学模型来描述全体或总体的特征规律联系，即使有，时间和成本花费肯定很惊人，同时也很难直接或直观地发现全体或总体的本质属性特征规律联系。
大数据真的可以预测未来吗？
从认知方法论的角度上，说说我个人的观点。预测未来的方法论苏格拉底曾说，我比别人知道得多的，不过是我知道自己无知。未来对所有人来说都是无知。预测未来就是通过已知探索无知的过程。预测未来的方法通常有两个层次，一是直观经验法，假定事物在不断重复某些直观的经验，比如，使用统计学预测股市行情。另一个是逻辑分析法，通过建立逻辑体系找出变化规律，比如，门捷列夫发现了元素周期，从而引导人们找到了很多未知元素。
直观经验法用得最为普遍，但并不解决问题，还容易导致谬误，八卦算命就是一个失败的例子。逻辑分析法，则是目前最可靠的探索未来的手段。铺垫完毕，以下进入正题。大数据分析的现状大数据分析开始于数据挖掘，因为帮助沃尔玛找出了隐藏在啤酒和尿不湿背后的关联性被人们推崇。但是大数据探索未知的方法仍然停留在直观经验法的层面上。
为什么这么说呢？在前面的例子中，大数据找到的是关联性，而不是这种关联性背后的因果关系。从而大数据分析得出的结论只能用于相同已知对象，而无法扩展到未知世界。大数据结合人工智能，深度学习之后会不会提升一下层次呢？至少目前还看不出任何可能。因为，人工智能，深度学习本身也还没有脱离直观经验的层面，这些技术只是用来提高大数据分析的效率和准确度。
大数据能计算出双色球一等奖吗？为什么？
大数据虽然非常神奇，但是却不能计算出来双色球一等奖号码。因为双色球一等奖号码是摇出来的，而不是计算出来的。所谓一等奖的彩票号码的出现只是一种概率，并不是一定说是必然。假如一等奖号码出现的概率是1/1700万，如果按照大数据的计算，那么每摇1700万次，一等奖就会出现一次。事实上并非如此，虽然理论上计算一组彩票号码中一等奖出现的概率是1/1700万。
但是在实际的开奖过程中，也许2700万次，这组数字都不会中一等奖。也许只有一次，这组数字会中头奖。这只是巧合，更像是奇迹。所以大数据虽然可以计算天体运动的规律，但是不能预测任何不规律的东西。双色球彩票是不规则的随机事件，即使大数据穷尽，也不会计算中奖号码。
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