大数据如何准确预测流感？

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、veracity（真实性）。随着互联网时代的进一步深化以及云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注，无处不在的信息感知和采集终端为我们采集了海量的数据，而以云计算为代表的计算技术的不断进步，为我们提供了强大的计算能力，这就围绕个人以及组织的行为构建起了一个与物质世界相平行的数字世界。

大数据为研究人类行为和人与人之间大规模的互动提供了新的方式。然而，由于大数据的搜集做不到像“小数据”那样精确，因此分析解读大数据是一件十分复杂的事。但是谷歌算法我真心不懂，搜了资料也不懂。。。但是大抵意思就是通过大量的数据来预测感冒的发生，其不准确性则是因为这种算法中很多关键词只是看似与流感相关，但实际上却并无关联。但是改进的模型还是有的，有兴趣可以看看http://paper.sciencenet.cn/htm ... .shtm

“在流感最严重的时候，每天会有成千上万条 Tweets 发布”，这并非是预测吧；已经爆发了 ，大数据所做到应该只是统计，大数据可以通过消费者在网上留下的痕迹，做一些行为预判，作为商业的消费行为统计分析确实有很大的价值，但是对于预测疾病，还是持保留意见；感觉目前的大数据分析，做的还不够精细，预判的偏差还比较大，还有很大的提升空间，消费行为分析，并非单纯浏览记录的统计，应该更智能化、更深层次的挖掘。

主要是通过各种各样的留言自动搜索到相关的数据，并自动分类。就像 Google 现在所使用的技术，就是利用服务器分析与流感关系十分密切的十几个单词进行统计。在流感最严重的时候，每天会有成千上万条 Tweets 发布，即便有一些误差，但通过数据分析也能分析出数据的精准度。

因为通过网络信息分析的技术有所进步，已经可以通过各种各样的留言自动搜索到相关的数据，并自动分类。就像 Google 现在所使用的技术，就是利用服务器分析与流感关系十分密切的十几个单词进行统计。大数据所特有的功能,在流感最严重的时候，每天会有成千上万条 Tweets 发布，即便有一些误差，但通过数据分析也能分析出数据的精准度。以往，公共机构在发布流感情报的时候至少要延迟一周，在有些偏远地区的立杆信息也并不确切，而现在，通过网络能够有效弥补这些缺憾。

总结

以上是生活随笔为你收集整理的大数据如何准确预测流感？的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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