本篇文章給大家談談大數據處理***有哪些手段，以及大數據賺錢***對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。

本文目錄一覽：

• 1、我國擬立法應對「大數據殺熟」,你遇到過哪些大數據殺熟案例?
• 2、大數據分析常見的手段有哪幾種?
• 3、“大數據殺熟”你遇到沒有?這4大平臺將被套上“緊箍咒”
• 4、你遇到過哪些利用大數據殺熟宰客的例子?

我國擬立法應對「大數據殺熟」,你遇到過哪些大數據殺熟案例?

1、大數據殺熟現象引起了廣泛關注，因其涉嫌壟斷行為，我國正擬立法加以規范。 平臺利用大數據分析消費者行為，可能導致隱私泄露和消費習慣被算法控制，影響用戶體驗，并可能導致用戶對平臺的信任度下降。 若不加以控制，大數據殺熟可能引發行業混亂。

2、第1條：利用大數據殺熟，讓消費者購買價格不同的商品。

3、訂票約車等都會被“大數據殺熟”網友“廖師傅廖師傅”稱，自己經常通過某旅行網站訂一個出差常住的酒店，長年價格在380-400元左右。淡季某日，自己的賬號查到酒店價格還是380元，但朋友的賬號查詢顯示價格僅為300元。

4、大數據是計算機行業的一個術語，隨著互聯網技術的發展，它被越來越多的行業所***用。 大數據殺熟是指在網絡購物等場景中，經常購買同一商家商品的消費者可能會發現商品價格比新顧客更高。 消費者在多個線上平臺，特別是旅游平臺，頻繁遇到大數據殺熟的現象。

5、在這592%的有過被“殺熟”經歷的消費者中，被購物類APP“殺熟”的有414%，被線 旅游 類APP“殺熟”的有35%，被打車類APP“殺熟”的有317%；此外，外賣類APP、***類APP、電影類APP也有不同程度的大數據“殺熟”現象，比例分別為126%、110%、194%。

6、大數據殺熟是指互聯網企業利用所擁有的用戶數據，針對老用戶的價格高于新用戶，以實現利潤最大化。這一策略基于新用戶對價格更敏感，平臺希望通過提供更多優惠留住他們；而老用戶已忠誠于平臺，對價格不那么敏感，因此平臺不需特別對待。

大數據分析常見的手段有哪幾種?

1、可視化分析 不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓群眾們以更直觀，更易懂的方式了解結果。

2、回歸 回歸是一種運用廣泛的統計分析方法，可以通過規定因變量和自變量來確定變量之間的因果關系，然后建立回歸模型，并且根據實測數據來求解模型的各個參數，之后再評價回歸模型是否可以擬合實測數據，如果能夠很好的擬合，則可以根據自變量作進一步預測。

3、頻頻項集 頻頻項集是指案例中頻頻出現的項的***，如啤酒和尿不濕，Apriori算法是一種發掘關聯規矩的頻頻項集算法，其核心思想是通過候選集生成和情節的向下關閉檢測兩個階段來發掘頻頻項集，現在已被廣泛的應用在商業、網絡安全等范疇。關于大數據的分析手段有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。

“大數據殺熟”你遇到沒有?這4大平臺將被套上“緊箍咒”

據北京市消協去年委托北京陽光消費大數據技術研究院開展的調查顯示，近9成被調查者認為大數據殺熟現象普遍存在，其中592%的被調查者表示有過被大數據殺熟的經歷。 在網購、旅游、酒店住宿、網約車、外賣、影視等消費場景中，消費者最容易被大數據殺熟。

在這592%的有過被“殺熟”經歷的消費者中，被購物類APP“殺熟”的有414%，被線 旅游 類APP“殺熟”的有35%，被打車類APP“殺熟”的有317%；此外，外賣類APP、***類APP、電影類APP也有不同程度的大數據“殺熟”現象，比例分別為126%、110%、194%。

最初，大數據殺熟主要依靠算法的簡單判斷，比如熟客買高價。如果你在某個平臺上經常購買商品，算法可能會對你顯示較高的價格；而對于新用戶，他們看到的同產品價格可能會稍微低一些。因此，面對這種情況，消費者應該貨比三家，不要盲目下單。 另一種大數據殺熟的情況是“新人插隊”。

一開始大數據殺熟靠的是算法的簡單判斷，比較典型的就是熟客賣高價，比方說你在這個平臺上經常買東西的話。那么他對你顯示的價格就比較高，如果你是一個新用戶的話，那么你看到同樣的產品價格就會稍微低一些。所以說如果我面對這樣的殺熟情況的話，那么就要貨比三家不要盲目下單。

可以。文化和旅游部最新公布的《在線旅游經營服務管理暫行規定》將于今年10月1日起正式施行。規定明確了，在線旅游經營者不得濫用大數據分析等技術手段，侵犯旅游者合法權益。律師：“根據消費者權益保***，如果對客戶實施了價格欺詐，客戶可以主張3倍賠償，最少也是500元的賠償 。

你遇到過哪些利用大數據殺熟宰客的例子?

另一位網友解釋說，在公司附近常規地方打車的費用，比在500米外的地方要貴出10%到20%。 還有人指出，在公司回家的相同路線上，室友的iPhone賬號比使用安卓賬號的他們多出七八元。1 甚至有***網站根據用戶手機型號不同而收費不同，iPhone用戶年費為248元，而安卓用戶同一賬號的年費只需178元。

訂票約車等都會被“大數據殺熟”網友“廖師傅廖師傅”稱，自己經常通過某旅行網站訂一個出差常住的酒店，長年價格在380-400元左右。淡季某日，自己的賬號查到酒店價格還是380元，但朋友的賬號查詢顯示價格僅為300元。

大數據殺熟現象引起了廣泛關注，因其涉嫌壟斷行為，我國正擬立法加以規范。 平臺利用大數據分析消費者行為，可能導致隱私泄露和消費習慣被算法控制，影響用戶體驗，并可能導致用戶對平臺的信任度下降。 若不加以控制，大數據殺熟可能引發行業混亂。

第一，打車的大數據殺熟。因為工作的需要，所以是需要經常加班的，我還記得在當時使用某程序進行打車，因為那個時候我使用的是安卓手機，在我們公司樓下打車，回到家里邊兒需要的費用是十幾塊錢，但是在我換了一部蘋果手機之后，打車費用上漲了一些，達到了17塊6毛錢兒，打的車基本上都是一樣的。

大數據殺熟現象嚴重，表現在生活的方方面面。前幾天出門和朋友吃飯，因為喝了酒，我們準備打車回家。兩個人都在某個軟件平臺打了車，同樣的距離，同樣的路線，但我的費用要比朋友多兩塊錢。我不知道這兩塊錢是什么問題造成的，但這讓我感覺一點都不好。

我遇到過被大數據殺熟。什么是大數據殺熟 實際生活中，大數據殺熟太正常，舉一個最近的例子，由于我經常使用共享單車，也時常購買月卡，發現由于我經常使用，連續購買月卡為16元每月，而朋友使用頻次較低，卻還保留這5月每月的優惠。

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