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大数据时代,为什么个别错误数据不会影响预测的正确性
在大数据时代，使用所有能获得的全体数据已经逐渐成为可能，然而数据量的大幅度增加会导致结果的不准确，与此同时。有些错误的数据也会随着大量的数据混入数据库。
数据的大小，事实上没有明确的界线。更重要的，数据的大小，不一定有意义。
大数据可以预测股市，但是股市并不是靠大数据约束的，所以很大程度上虽然能预测股市，也会有或多或少的偏差。大数据时代的背景下，数据可以体现出很多实际的应用，而应用于预测股市也未尝不可。
大部分的数据分析人员在处理大数据时假设相关关系直接影响因果关系。使用大数据来理解两个变量之间的相关性通常是一个很好的实践方法，但是，总是使用因果类比可能导致虚假的预测和无效的决定。
这相对以前来说，也是革命性的影响。在抽样分析时代，个别样本的质量甚至决定结果的质量。在大数据时代，这也变了，可以允许个别数据的不精确，甚至错误。
企业必须避免的三个大数据错误
错误3：没有把重点放在信息的多样性方面。《哈佛商业评论》那篇文章的作者还指出，“大量”实际上过时了；金融服务公司几十年以来一直有大量的数据。目前真正新的东西是信息资源的多样性。这些资源将产生新的商业见识。
数据采集不全面或不准确。如果企业在采集数据时不全面或数据质量不高，会影响后续的数据分析和营销策略的制定。比如，数据采集不全面可能会忽略了一些关键信息，数据质量不高可能会产生偏差，这都会影响企业的大数据营销效果。
大数据可视化需要避免的三大误区 最近，很多企业都在谈数据可视化，其受关注的程度不次于大数据。数据可视化是正确理解数据信息的最好方法，甚至是唯一方式。
不要害怕量大。对于初创企业来说，大数据其实还是比较少见的事情。如果正处于初创期的你果真（幸运地）有这样的困扰，可以使用Hadoop平台。 其实你的团队成员常常感觉自己在盲人摸象。
但是，有一点是可以确定的：做好和管理层打交道的准备，让他们充分理解大数据是什么以及相应的价值。应用场景选择错误一家保险公司想了解日常习惯和购买生命保险意愿之间的关联性。
华为是为大数据服务的正确还是错误
华为公司的主要业务主要有以下三点：面向终端的消费者业务，如最知名的华为手机，此外还研发生产电视、穿戴装备，如荣耀智慧屏、华为手表。
个人生活：大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为轨迹，为其提供更加周到的个性化服务。大数据的价值远不止于此，大数据对各行各业的渗透，是推动社会生产和生活的核心要素。
华为大数据中心是用来搜集整理大数据，提供解决方案的数据中心。
国外如Amazon，Oracle，IBM，Microsoft...国内如华为，商理事等公司都是该服务的践行者。
大数据会出错吗,会自动更正吗
会出错。防疫大数据是以实际真实数据为基础。但是一旦系统的数据更新不及时，就会导致市民健康码显示有误。
正常的贷款记录，在大数据中会保留3个月，3个月以后该数据会自动清除。而逾期的贷款记录，如果已经还清了逾期的欠款，则逾期记录也会在3个月以后自动清除。没有还清逾期的欠款，则逾期记录不会在3个月以后清除。
会更新。银行大数据一般3-6个月更新一次，即个人把欠款还清之后的3-6个月。但因原来产生的征信不良记录，需要5年才能清空，成为常说的白户。
正面回答 网贷大数据3个月会自动清除一次，只要用户按时归还欠款，或者及时还清逾期的欠款，那么正常还款记录、逾期记录都会3个月清除一次。
会。但很少遇到这类问题，需要与相关部门及时联系。例如北京防疫工作中出现的由于人机不符、数据误差等原因，部分市民被限制进京管控措施“误伤”，影响了行程安排。
主要原因是因为大数据分析的数据量非常的大，在大量正确数据的影响之下，个别的错误数据对于预测结果的影响非常小，当数据到达了一个量级之后几乎可以完全忽略这种影响，所以说大数据时代，个别错误数据不会影响预测的正确性。
大数据分析要避免常犯的5个错误
不准确的分析 （1）源数据质量差 如果组织的系统依赖于有缺陷、错误或不完整的数据，那么获得的结果将会很糟糕。
缺少专门的商业智能团队 在有效地搜集数据之后，许多安排以为很难从数据中取得价值和洞察力，主要是因为他们没有投入满足的资源来树立专门的BI组来协助他们搜集、分析和共享数据，以及推动进步的方法。
所以数据在精不在多，重点是要达成的使命，不是储存的数量。大数据是新年代的新玩意 现实上，数据剖析一点也不新。早从数百年前的启蒙年代，学者们便已开端遵循科学方法，一步步拆解事物构成背后的原因。
误区五：数据湖将取代数据仓库 数据湖解决方案通常被当作企业级平台销售，用于分析原生格式下的各种不同的数据源。但数据湖取代数据仓库，或作为分析基础设施中的重要组件是错误的观点。