大数据预测范围有哪些？
大数据的***集、存储和挖掘时，最常见的应用案例便是“预测股市”“预测流感”“预测消费者行为”，预测性分析是大数据最核心的功能。
大数据还拥有数据可视化和大数据挖掘的功能,对已发生的信息价值进行挖掘并***决策。传统的数据分析挖掘在做相似的事情，只不过效率会低一些或者说挖掘的深度、广度和精度不够。大数据预测则是基于大数据和预测模型去预测未来某件事情的概率。让分析从“面向已经发生的过去”转向“面向即将发生的未来”是大数据与传统数据分析的最大不同。
大数据预测范围较多，可通过以下方面来了解。
1.体育行业预测
2.经济、金融行业预测
搜索数据来刻画中小企业运行发展的景气状态,以期能够及时、有效地反映中小企业运行状况,提高经济监测的全面性和及时性。
3.市场物价预测
大数据则可能帮助人们了解未来物价走向,了解商品的生产、渠道成本和大概毛利在充分竞争的市场状况。
体育数据科学与大数据技术如何？
体育数据科学与大数据技术的结合可以为体育行业带来更深入、更准确的洞察力，帮助球队、运动员以及整个体育产业提高竞争力。
基于大数据技术的分析，可以从海量数据中挖掘出对于体育赛事和运动员表现的关键指标，为提供个性化的训练和更细致的战术指导提供基础。
此外，数据科学和大数据技术的应用也可以为决策者提供更好的决策支持，为球迷带来更好的观赛体验。
如何培养与激发学生的体育运动动机？
首先要激发兴趣。刚开始可以通过做游戏的方式，让他觉得这不是一项枯燥的项目，而是特别好玩的。让家长一起参与体育运动，以身作则，做一个好表率。久而久之，孩子受家长的影响，也会喜欢运动的。
体育项目的好处特别多。不仅可以锻炼身体，还可以培养积极向上的竞争意识，同时也可以培养团队合作精神。
1.培养兴趣为主
让孩子喜欢上这个体育项目，首先要激发兴趣。刚开始可以通过做游戏的方式，让他觉得这不是一项枯燥的项目，而是特别好玩的。
2.找到合适的同伴
给他找几个同伴，一起参加项目，互相鼓励，互相比赛竞争。
3.养成好习惯
家长制定好时间表，每周到了固定的时间，都去上课，或者参加运动。时间久了，养成习惯就自然会参加了。
4.以身作则
让家长一起参与体育运动，以身作则，做一个好表率。久而久之，孩子受家长的影响，也会喜欢运动了。
兴趣是人认识某种事物或从事某种活动的心理倾向，它是以认识和探索外界事物的需要为基础的，是推动人认识事物、探索真理的重要动机。要培养与激发学生的体育运动动机，首先要必须使学生对体育运动有兴趣,因此应该安排一些学生感兴趣的内容,找准兴趣点,点燃学生的兴奋火花,主动积极地坚持不懈地进行体育锻炼.同时要结合学生的年龄段分别培养，就拿小学生来说： 根据小学生年龄特点和生理,心理,特征,教学内容应注意多样性,趣味性,针对性,不断变化教学内容,让学生永远有新鲜感,更好激发学生对体育的兴趣，教学方法上,也应根据不同的教学内容,多***用游戏性,竞赛性的教学方法,让学生在游戏中找到体育的乐趣,在竞赛中得到自尊和满足,在游戏和竞赛中学到技术,增进健康,受到教育，以据小学生对新鲜事物的敏感，应将体育器材的更新和现代化放重要位置,使小学生在色彩鲜艳,优美环境,新颖器材的氛围中,跃跃欲试,兴趣盎然地投身体育活动.
兴趣是最好的老师。没有网络的年代，体育运动项目是充实生活最好的方式之一。在哪个年代，一下课就冲向乒乓球台，体育运动成为首选。而当下，互联网电脑、手机成为了***放松的首选。对于成年人来说，都难以抵抗其诱惑，中小学生们的情况就更糟糕了。因此，当学生们参与体育运动时，最佳方法就是让其享受到该项目的乐趣，从而培养兴趣，再到后期的形成习惯。
首先讲一个小案例吧
小雷的爸爸，很热爱跑步总是喜欢带着儿子一起在公园里跑步，有一天天气很热，小雷跑了一圈就不想继续了，这个时候爸爸心里很不高兴，心想这么快你就放弃了，一点毅力都没有。但是小雷的爸爸思考了一下并没有说出来，而是说:"那好吧，你先回家吧"。
等爸爸回到家之后并没有主动去教育儿子，而是***用了关心的方法，儿子你现在舒服点了吗? 小雷很意外，爸爸竟然没有长篇大论跑步的好处，但是小雷却自己意识到不应该中途放弃，所以小雷问爸爸明天咱们可以早点去吗？这样就不会太晒了。由于是小雷自己愿意去的，所以再也没有坚持不下去的情况了。
这个小案例就是说运动也好学习也好，一定要激发孩子的兴趣，让他自我意识觉醒，而不是一味指责和评判。让他把事情当成自己的事情去做，这样他的抵触心理就会小很多。同时加上我们一些方法的引导，制造一些阶段性的满足感和成就感，会使他们越走越远。
