京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
以大数据预测房价是科幻小说_数据分析师
炒股有什么诀窍?说起来很简单:低买高卖。问题是,你怎么知道哪里是低买,哪里是高卖?
媒体报道,国家统计局试图利用网络搜索数据实现精确的房价预测。国家统计局是政府负责经济数据统计的部门,但是这一做法,暴露了国家统计局并不懂经济。当然,国家统计局不懂经济这一点,早就暴露了,不过这一次暴露得也太明显了一点,让人有荒唐的感觉。
假如房价可以用大数据预测,那么股价也是经济数据,也可以通过大数据预测。并且,股市数字相对房价更透明、更精确、更全面。要得到股市大数据,比得到房价大数据容易多了。假如股市可以预测,那么,股民就真的知道哪里是股市的低点,哪里是高点,然后就真的低买高卖,大发其财了。
的确,有很多人做过这方面的努力,希望通过建立模型预测股市而发财,但所有人都失败了。
假如人们知道10天后是股市的高点,人们会怎么做?大家都会买入,结果就会在现在就把股价抬上去,高点今天就会到来。
股市的这种现象,经济学中称为市场有效理论,意思是说,市场上所有的人都在预测,所有信息现时就会反映在股价上。10天后的利好或者不利好,今天就会包含在股价中。西方有种说法,说猴子扔飞镖选股,业绩也不会比基金经理差,这是因为,基金经理面对的,也是市场消化了的股价。当然有些基金经理的业绩更好,但那其实更有可能是运气。
病毒的传播可以建立模型预测,那是因为病毒的轨迹是确定的。但人的行为是不断变动的。当人们知道明天的信息,他们在今天就会改变行为的轨迹。所以,经济数据不可能精确预测。
经济学确实可以给出一些趋势判断。比如,如果政府加大印钞,经济学可以判断这是促进房价上涨的因素,但具体涨多少、什么时候涨、还有没有其他抑制上涨的因素同时发生,这些都是无法预测的。
经济学家张五常喜欢引用一句话:早知三日事,富贵万万年。任何企业家,都是在冒风险,比运气,看谁恰好符合了消费者的需求。符合消费者需求的就发财,否则就被淘汰。没有任何人可以确知某个经济事件。
但是统计局却宣称自己可以早知三日事。试想一下,统计局的官员并没有比企业家聪明假如他们比企业家聪明,他们早就下海发财去了他们能想到的事,企业家会想不到?如果真的有准确预测房价的办法,那肯定早就被企业家发现了,并且早就被用来发财了。但悖论也就来了:如果大家都知道房价的精确涨跌,那么,他们就会采取行动买卖,这个信息就会反映在今天的房价中了。这个悖论企业家无法解决,统计局更无法解决。
也许为了掩盖这一悖论,统计局宣称,他们将把精确的预测数字只在内部使用。他们看来也明白,如果公开,就会引起人们行动的变化。但是这个说法只是自欺欺人。一是上面说过的,如果真的存在那种人们梦寐以求预测办法,无数企业家早就发现了;二是,市场上无数人的行为,哪怕是基于模糊感觉的行为,也早就消化了一切未来预测。
的确,有很多人都表现出预测房价的准确性,比如任志强,但是大家都明白,那也只是任志强基于专业经验的一种感觉。任志强任何时候都有可能预测失败。
常有人说,某某接近中央领导,所以他事先知道政策会怎么样、经济会怎么样。其实,那是不可能的。不要说接近中央领导的人,就是李克强总理自己,他也不知道自己下一步会怎么行动。去年年底的时候,他不会知道自己将在3、4月份搞微刺激;3、4月份搞微刺激的时候,他不知道7、8月份经济数据会下滑多少。所有这些事情都是不确定的。政府应该做的是,让市场去处理不确定的事,让企业家去预测消费者的需求。政府一旦加入行动,就会增加市场不确定,让企业家、消费者无所适从。
统计局不会比任志强做得更好,它能做的,无非是浪费纳税人的钱,然后装出内部掌握了未来房价走势的权威架势,以证明自己没有浪费纳税人的钱。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10