大数据预测作为大数据的核心应用，其优势在于将原本复杂的预测问题转化为描述问题，这是传统小数据集无法实现的从预测角度分析，大数据预测的结果不仅是处理现实业务的简单客观结论，还能帮助企业做出经营决策预测是大数据的核心价值，它帮助企业基于预测做出正确判断大数据预测基于大数据和预测模型预测未来事。

1 描述性分析这种方法主要对已收集到的数据进行总结和归纳，展示数据的基本特征和趋势，如平均值中位数模式和频率等描述性分析帮助我们理解过去和现在的情况，为大数据分析提供基础2 预测性分析通过统计模型和机器学习技术，预测性分析基于历史数据预测未来可能发生的事件，如销售预测和股票市。

大数据分析常用的基本方法包括描述性分析诊断性分析预测性分析和指令性分析1 描述性分析这一方法是大数据分析的基础，它涉及对收集的大量数据进行初步的整理和归纳描述性分析通过统计量如均值百分比等，对单一因素进行分析2 诊断性分析在描述性分析之后，诊断性分析允许数据分析师深入挖掘。

大数据分析主要可以分为四种类型，即描述性分析诊断性分析预测性分析和规范性分析首先，描述性分析是大数据分析中最基本的一种类型它主要是将大数据集中的数据进行整理和简化，将其转化为人们更容易理解的形式例如，一个电商公司可能会收集大量的销售数据，然后通过描述性分析，将这些数据整理成销售。

大数据思维的特征如下1基于事实大数据思维强调基于数据的决策制定，而不是依赖于直觉或经验这意味着我们需要收集和分析尽可能多的数据，以便更准确地理解情况并做出更好的决策2预测性大数据可以帮助我们预测未来的趋势和模式通过对过去的数据进行分析，我们可以预测未来可能发生的事情，从而提前做好。

2 数据挖掘算法 数据挖掘，也称为知识发现，结合了人工智能统计学数据库和可视化技术它自动化地分析企业数据，进行归纳性推理，挖掘出潜在模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出明智决策数据挖掘更侧重于为机器提供分析，而不仅仅是人类3 预测性分析能力 预测性分析整合了高级分析功能。

2DataMiningAlgorithms数据挖掘算法可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的集群分割孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度3预测性分析能力数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化。

1预测性分析能力 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可 视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断2 数据质量和数据管理 数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果3可视化。

1大数据的预测性，可以发现学习者的特征，以便开发出更符合学习者的学习模式或者学习软件2大数据的速度性，可以发现教育技术方案实施过程中的问题和特点，以便做出调整3大数据的多样性，可以更全面的了解教育技术的优点与问题，是教育技术变得更加具有智能性，我把它称之为自适应技术总之，大数据。