8、环境变迁预测

除了进行短时间微观的天气、灾害预测之外，还可以进行更加长期和宏观的环境和生态变迁预测。森林和农田面积缩小、野生动物植物濒危、海岸线上升，温室效 应这些问题是地球面临的“慢性问题“。如果人类知道越多地球生态系统以及天气形态变化数据，就越容易模型化未来环境的变迁，进而阻止不好的转变发生。而大 数据帮助人类收集、储存和挖

掘更多的地球数据，同时还提供了预测的工具。

9、交通行为预测

基于用户和车辆的LBS定位数据，分析人车出行的个体和群体特征，进行交通行为的预测。交通部门可预测不同时点不同道路的车流量进行智能的车辆调度，或应用潮汐车道；

用户则可以根据预测结果选择拥堵几率更低的道路。

百度基于地图应用的LBS预测涵盖范围更广。春运期间预测人们的迁徙趋势指导火车线路和航线的设置，节假日预测景点的人流量指导人们的景区选择，平时还有百度热力图来告诉用户城市商圈、动物园等地点的人流情况，指导用户出行选择和商家的选点选址。

10、能源消耗预测

加州电网系统运营中心管理着加州超过80%的电网，向3500万用户每年输送2.89亿兆瓦电力，电力线长度超过25000英里。该中心采用了 Space-Time Insight的软件进行智能管理，综合分析来自包括天气、传感器、计量设备等各种数据源的海量数据，预测各地的能源需求变化，进行智能电能调度，平衡全 网的电力供应和需求，并对潜在危机做

出快速响应。中国智能电网业已在尝试类似大数据预测应用。

对于单个家庭来说则可以通过智能家居设备，记录家庭成员的起居习惯，感知用户的舒适度，预测用户的温控能耗需求，进行智能的温控装置控制，还可结合阶梯电价表来帮助用

户省钱。Nest正式基于大数据预测用户能耗需求的成功产品。

除了上面列举的10多个领域之外，大数据预测还可被应用在房地产预测、就业情况预测、高考分数线预测、选举结果预测、奥斯卡大奖预测、保险投保者风险评估、金融借贷者还款能力评估等等，让人类具备可量化有说服力可验证的洞察未来的能力，大数据预测的魅

力正在释放出来。