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必须知道的大数据的几个概念

发布：达内
来源：互联网
时间：2018-01-25 09:45

    1,"大数据杀熟":
    大数据可以帮助我们更好地分析我们的熟客的行为规律.原则上讲,一个用户越是频繁地使用同一网站的应用,那么针对这一用户的规律总结就越准确.按照道理来讲,网站方获得或掌握了这些规律后,应该是更针对性地提供更好更优的服务,提升这些熟客的满意度,以获得更高的收益;
    但是却有人在网上曝出,对于某些电商网站来说,如果大数据察觉你总是默认收货从不投诉及退换货,就会判定你是一个好说话的人,从而有意将一些次品甚至是假货发给你,因为你去投诉的可能性会很小;对于某些旅游网站来说,如果统计你总是从历史订单里直接下单,就会故意跳过各种优惠价,让你用习惯性的高价格成单……

关于"大数据杀熟",许多大型知名网站都坚决予以了否认.但我们不排除还是会有一定的经营者对此"青睐有加".它的确可以在短时间内给网站带来一定的经济价值.但是从长远来看:如果是被媒体高调曝光,经营者的口碑及品牌损失不可估计;如果只是消费者之间缓慢察觉,就会引发"劣币效应",优质用户自己离开或效仿转向劣质用户,经营者的损失更是长远;

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    2,"大数据贩买":
    这也是最近大家热议的话题.经常有网友反应:有人刚在A网站浏览了香水,打开社交网站就看到了香水商家帐号的推荐;有人刚在网上搜索了本地新楼盘,几分钟后就接到了房产的营销电话.这些情况都说明了我们的这些网络行为被所谓的"大数据系统"所抓取并通过一定的地下通道,以直接贩卖的方式被套现.在这一模式里,广大网民经常使用的百度、微博、淘宝、头条都是最容易被躺枪的.原因很简单,大家使用的频率高,当遇到隐私泄露时,首要怀疑的就是它们;
    所谓的"大数据贩买"的本质应该是"隐私盗用",原则上大企业中使用得相对规范与慎重,一般会有非常明确的合作机制.比如常见的,阿里投资微博之后,淘宝上的检索倾向会反应到微博上的广告推荐;京东与腾讯合作后,微信里的操作行为会影响京东里的商品推荐;这些推荐虽然让有些用户感觉心里不安,但一般还是有一定底线与尺度的;而相互影响的,也算是非常大的平台;
    但是,自己的个人资料会被赤裸裸地直接倒卖,以至于扩散到大量自己无法预料的范围,这些大多会是一些个别员工受"地下黑产业链"的利益诱惑,进行的违法操作,一旦会察觉,大多会被开除甚至移送司法机关追究责任.此外,地下黑产业链更加倚重的,应该是黑客,它们通过各种病毒、木马的散布与传播,进入到大批用户的电脑与手机之中,将用户的使用隐私行为抓取、整合并进行一定的分析分类后,转卖给各种需求方,只要能收到钱,根本不管买数据的人用它来干什么,从营销到骚扰、甚至还有诈骗,统统不管;
    切莫火中取粟,得不偿失!
    3,"大数据预测":
    这便是大数据技术演化到今天,逐渐开始与人工智能结合后的一种新概念,从技术角度来看,绝对是今后发展的方向,并且前途无量.但是从具体应用而言,我们有必要要明白几点:一,凡是我们人脑可以简单推理得出的结论,都不能算是大数据预测.常见的:用户喜欢看体育新闻,就预测他喜欢买体育用品等等,这些只能算是一种形象化的比喻、说明.其实几百甚至上千年前,中国的店小二就会总结出,某位客人吃完东西后总是打包,说明家里有人要照顾.这不算是大数据,其预测结果的准确性也难以保证;
    当数据量不足时,就像上面的店小二那样,客人打包的食物,既可能是给父母,也会是救济邻居,也可能是喂养流浪小动物,还有更多的可能.这些不同的可能直接影响了你如果想对这位顾客推荐新业务的有效性.你到底是想推荐保健品、快餐还是猫粮,它需要更大量的数据,从更多的角度、侧面进行精准运算,从而得到正常人类思维所得不到的一些准确结果;
    再举个例子,如果我们统计一下在站内互动区大家关于某些比赛的互动意见,发现大多数人都支持A队,那么是不是就可以预测A队获胜呢?这真不能算是大数据.事实上,强大的系统可以进一步分析每个人支持的理由、原因、利益点以及发表意见前后的行为关联,最终得出的结论会是比赛场馆的上座率、比赛衍生品的畅销可能、比赛当天的交通拥挤可能等等,这才是大数据预测的价值所在!
    切莫管中窥豹,舍本求末!

而对于立志于要做大数据预测方向而创业的朋友来说,你必须要思考这样三个先决条件:一,你是否拥有足够进行大数据管理、运算与分析的核心技术优势?二,你是否精准测算过如果能够实现所构想的大数据预测效果时所付出的成本会有多大?三,大数据预测是一直游走在隐私获取的道德与法律概念的边缘,相关的风险成本会有多少?

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