大数据预测是大数据理论的核心应用，通过处理海量数据实现趋势分析与效率提升，将传统预测问题转化为描述性分析以提高决策效率。典型案例包括谷歌流感趋势通过数十亿条检索记录预测疫情传播，其相关性达97%。技术基础涵盖全样本数据采集、相关关系挖掘及非精确性分析，依赖Hadoop基础架构与Apache Kylin平台实现千亿级数据亚秒级查询 。
该技术采用机器学习、组合预测等方法改进预测精度，如洪永淼基于股票数据的机器学习方法优化通胀预测，陈锡康粮食产量预测系统年均误差1.6%。应用涵盖宏观经济现时预测、电商库存优化及医疗疾病风险识别，复旦大学承担的国家社科重大项目聚焦大数据与经济预测的整合实践。