如果你的精確是指100%預測，那麼是不可能的。但是提高預測的準確度是可以的，其方法主要是以下幾個方面：

1、蒐集資料，確保蒐集的資料量足夠，並確定那些是有用的資料

2、資料收集完後需要清洗、正則化以去除無關的資料，減少資料雜音

3、資料預測分析的演算法的選擇

最後，資料預測是基於機率的，目前還沒有100%的預測，未來也不可能。

為了更好地瞭解資料預測，還要對大資料預測的4個因素有所認識，大資料預測的4個因素的內容如圖所示。

1.資料質量

資料是預測分析的血液。資料的來源通常來自企業的內部和使用者交易中所產生的，除此了這些資料外我們還需要蒐集一些其它的資料，如行業市場資料、社交網路資料和其它對預測有幫助的資料。與其它應用技術不同的是，這些蒐集而來的資料不一定都是“大資料”。資料中的變數能夠幫助我們有效的預測才是關鍵所在。總之，資料量越多，資料的質量越高，你預測的精準性就性越大。

2.資料分析師

資料分析師必須瞭解企業的目標和審視資料，並根據使用者和企業的業務預測未來的方向，例如如何增加銷售時的銷售額、保持企業生產線的正常運轉、防止庫存短缺等。資料分析師需要擁有計算機、統計學等多個領域的知識。看看2008年Netflix大獎那才是真正的科學。幸運的是，大多數企業的預測的分析要求沒有這麼高。

3.預測分析軟體

資料分析師必須藉助預測分析軟體來進行它們對於事物的預測和分析，預測分析軟體能夠在資料整合的過程中提供運算能力。IBM SPSS和SAS這兩個資料分析軟體是資料分析師最常用的。R專案是現在最常見的開源工具。如果海量的資料達到了“大資料”的程度，那麼你或許還需要分析資料的平臺。

4.運營軟體

如果你在利用資料分析軟體的情況下找到了預測的規律，下一步就是將你對資料預測的規律植入到你的應用當中。你的預測分析軟體應該能夠主動的產生程式碼，達到自動化預測的目的，在此之前要將預測規則的資料準備好，以便於預測規則能夠透過業務管理系統和複雜事件的處理平臺進行最佳化管理。

大資料預測是眾多資料分析人士的終極夢想，它們都想利用大資料的預測為企業做好業務決策，賣出更多的產品和服務，能夠讓公司在發展的同時避免災難的發生。

大資料的預測不僅要靠個人的分析能力和資料的質量，企業還要藉助資料分析才能更精準的做好大資料的預測。

理論上，如果你的資料十分完整，是可以精確預測的。

無法做到精確預測，原因是你的資料並不詳實，既然資料不詳實，預測的結果也是很粗約的。

如果一件事的執行軌跡是由10個維度共同決定的，而你只能提供3個維度的資料，就會跑偏，就算10個維度你也有詳實資料，但每個維度又是動態的，而且每個維度的變化又會影響其它維度，十分複雜。