大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、veracity（真實性）。隨著互聯網時代的進一步深化以及云時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注，無處不在的信息感知和采集終端為我們采集了海量的數據，而以云計算為代表的計算技術的不斷進步，為我們提供了強大的計算能力，這就圍繞個人以及組織的行為構建起了一個與物質世界相平行的數字世界。

大數據為研究人類行為和人與人之間大規模的互動提供了新的方式。然而，由于大數據的搜集做不到像“小數據”那樣精確，因此分析解讀大數據是一件十分復雜的事。但是谷歌算法我真心不懂，搜了資料也不懂。。。但是大抵意思就是通過大量的數據來預測感冒的發生，其不準確性則是因為這種算法中很多關鍵詞只是看似與流感相關，但實際上卻并無關聯。但是改進的模型還是有的，有興趣可以看看http://paper.sciencenet.cn/htm ... .shtm

“在流感最嚴重的時候，每天會有成千上萬條 Tweets 發布”，這并非是預測吧；已經爆發了 ，大數據所做到應該只是統計，大數據可以通過消費者在網上留下的痕跡，做一些行為預判，作為商業的消費行為統計分析確實有很大的價值，但是對于預測疾病，還是持保留意見；感覺目前的大數據分析，做的還不夠精細，預判的偏差還比較大，還有很大的提升空間，消費行為分析，并非單純瀏覽記錄的統計，應該更智能化、更深層次的挖掘。

主要是通過各種各樣的留言自動搜索到相關的數據，并自動分類。就像 Google 現在所使用的技術，就是利用服務器分析與流感關系十分密切的十幾個單詞進行統計。在流感最嚴重的時候，每天會有成千上萬條 Tweets 發布，即便有一些誤差，但通過數據分析也能分析出數據的精準度。

因為通過網絡信息分析的技術有所進步，已經可以通過各種各樣的留言自動搜索到相關的數據，并自動分類。就像 Google 現在所使用的技術，就是利用服務器分析與流感關系十分密切的十幾個單詞進行統計。大數據所特有的功能,在流感最嚴重的時候，每天會有成千上萬條 Tweets 發布，即便有一些誤差，但通過數據分析也能分析出數據的精準度。以往，公共機構在發布流感情報的時候至少要延遲一周，在有些偏遠地區的立桿信息也并不確切，而現在，通過網絡能夠有效彌補這些缺憾。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的大数据如何准确预测流感？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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