“大数据杀熟”事件究竟为何发生？大数据表示我不想背锅

在写这篇稿子以前，我发现了身旁许多IT互联网人针对这种受欢迎的新技术应用、趋势因此拾人牙慧却又难说的仔细，当你问你大数据是什么，什么是大数据定义？估算非常少能讲出一二三来。其中一个原因是，每个人对大数据等新技术都有着相同的原始渴望，至少知道他们不会在聊天时出现“地形”。其次，在工作和生活环境中，人们能够真正参与大数据实践的情况太少，因此没有必要让每个人都花时间去了解原因。

我希望有所不同，所以我考虑过如何理解大数据，包括咨询材料和最新的专业书籍，但我不想把那些零散的数据或不同的解释和讨论放在一起形成毫无价值的报告或评论。我真诚地希望进入事物探寻本质，本次我将结合什么是大数据、什么是大数据分析一步步的让大家了解最近广受关注的“大数据杀熟”事件所代表的更深层的含义。

大数据概念——什么是大数据？

百度百科中描述大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

要是你说大数据就是说统计数据大，或是高谈阔论5个V，或许很有深度1的提到OS或分折的使用价值，又或是拿谷歌和Amazon举例说明，技术流将会会聊到hadoop和Cloud Computing，不管对还是错，仅仅没法刻画对大数据的总体了解，不说是片面性，但最少一些管窥蠡测、隔衣发痒了。于是我们只好就起最常用的一直技术手段大数据分析进行拓展。

什么是大数据分析？

大数据分析(Big Data Analysis):是指常规软件工具无法在负担得起的时间框架内捕获、管理和处理的数据集合。这是一项庞大、高增长和多样化的信息资产，需要一种新的处理模式来拥有更强的决策、洞察和发现能力以及流程优化能力。

大数据分析平台

与之一起被提及最多的这是数据分析了，数据分析是指，以恰当的统计分析方法对收集到的大量数据进行分析，提取有用的信息，形成结论，详细研究和归纳数据的过程。

所有在了解什么是大数据分析的时候，我们就要理解大数据分析与数据分析的区别。

大数据分析和数据分析的最核心的区别是要处理的数据的规模不同，换句话说，大数据分析比数据分析处理的数据远远大的多。并且分析的思维与分析所用的工具不同。

大数据杀熟事件

技术本无罪，用的人多了，自然成为掩盖人性罪恶的根源。

2018年以来，“大数据杀熟”问题备受关注。

大数据的基本作用是，企业正确把握用户的需求，根据用户的各种需求提供更多的个性化服务，也就是说新的零售店所重视的“千人千面”。

但是，大数据技术在为消费者描绘用户画像的同时，向不同的用户收取不同的价格，出现了越老的用户价格越高的奇怪现象，所谓的“大数据成熟”。

那么，“大数据杀熟”从技术层面而言可行吗？

据相关大数据专家了解得知从技术性视角而言，“大数据杀熟”的实际操作是行得通的。服务平台能够依据客户平时的消费者行为开展数据统计分析，算出相对的客户统计数据肖像，创建起客户本人的信息内容数据库查询，服务平台会运用这种统计数据信息内容开展客户个人行为分辨。、

由于互联网与人们生活的密切联系，现在只要人们的行为涉及到互联网，个人信息就不可避免地会被大数据所收集。主动收集用户数据只是大数据的一个小功能。根据后台管理的标准设定，系统软件可以有标准地对统计数据开展剖析，并有目的性地开展“服务项目”。

与此相对，业界专家说，大数据是“双刃剑”，如果用能为消费者提供更好的服务的大数据进行违背道德的操作，那行为是可耻的。

因此，问题不是大的数据，而是使用大的数据的互联网平台。 有些专家认为“大数据成熟”并不是技术问题，而是社会问题的问题。

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