大數據專坑
① 「大數據殺熟」是怎麼一回事
最近網路上大量流傳著「大數據到底是殺熟還是殺心？」前幾天，一位網友在微博自述自己訂酒店時被大數據「殺熟」：自己在網路上常訂的某酒店房間常年價格為380元至400元左右，而通過酒店前台和朋友賬號查詢，該房間的價格實際上為300元！微博一發出，即被迅速轉發，引來萬千網友紛紛吐槽，表示自己也有過類似遭遇。
都說老顧客很重要，不過這兩天互聯網廠商「大數據殺熟」的新聞，卻引來網友的一片熱議....
近日，有網友發現，同一段路程，打車軟體對兩部手機的報價卻不一樣：
「大數據殺熟」是否違法
大數據技術本身是中性的，關鍵在於使用者用來做什麼。
昨天，人民日報的一則評論引起了網友關注，該評論表示，從福利經濟學的視角，針對不同消費能力群體差別定價並非一定是壞事。然而，同一時刻對同一產品的差別定價，尤其是將消費者蒙在鼓裡隨意加價的情形，並不在其列。為了獲得灰色超額利潤，它損害了消費者權益，已經構成違背消費者知情權的價格欺詐，不為價格法所允許。
光明網評論員文章也指出，商家的溢價行為本身並沒有問題，問題在於這種溢價是否透明。如果老客戶普遍要支付高於「正常價格」的金額，甚至越是老客戶價格越貴，這顯然背離了一種樸素的誠信原則，也是對老客戶信賴的一種直接辜負。
根據國家發改委《禁止價格欺詐行為的規定》第三條，價格欺詐行為是指經營者利用虛假的或者使人誤解的標價形式或者價格手段，欺騙、誘導消費者或者其他經營者與其進行交易的行為。 按照這一定義，「大數據殺熟」顯然違反了《規定》，是一種典型的價格欺詐。
另外，《消費者權益保護法》還規定，經營者提供商品或者服務有欺詐行為的，應當按照消費者的要求增加賠償其受到的損失，增加的金額為消費者購買商品價款的三倍。
② 關於大數據的誤區,你中了幾個
誤區1：大數據無處不在
目前，大數據技術和服務確實是使用率創歷史新高的行業的關注焦點。但是，Gartner的大數據事實和數據顯示，在所有組織中，只有73%的組織正在計劃和投資大數據。但是，它們仍處於大數據採用的萌芽階段。
誤區2：大數據都與大小有關
大數據的特點是5V——Volume(體積)、Velocity(速度)，Variety(品種)，Veracity(准確性)和Value(值)。雖然處理大量數據是大數據的主要特徵之一， 然而數量僅僅是大數據的主要定義特徵。此外，數據的其他功能同樣重要。
誤區3：大數據可以預測業務未來的一切
分析可以使用大數據預測趨勢，但不是推動業務發展的數據。企業有許多因素，如經濟，人力資源，技術等等。因此，當涉及到預測業務的未來時，您無法通過數據預測某些事情。
誤區4：大數據意味著大預算，而且適用於大公司
我們已經看到像跨國公司和政府機構這樣的組織投入巨資建立大規模數據中心和高端技術來實施大數據。不僅如此，聘用熟練的大數據專業人員和數據科學家也是一件非常昂貴的事情，因為他們的需求因市場資源緊張而很高。
誤區5：機器學習概念與大數據有關
機器學習經常處理大數據。但是，機器學習的基本概念是使用這些數據來建模底層流程以便更好地利用。此外，機器學習完全基於機器學習演算法，該演算法可以解析數據集，然後應用通過它學習的內容來做出有意義的決策。
關於大數據的誤區，該如何下手的內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
③ 大數據營銷的陷阱，你知道么
郵件群發是一種很棒的推廣營銷方式，下面是一米軟體的智能QQ郵件群發軟體，你可以了解一下。
1，QQ直接彈窗提示：QQ收件箱直接彈窗提示收到郵件，提醒用戶第一時間查看。
2，QQ郵件圖片直接顯示：QQ郵件中的圖片直接顯示，無需點擊查看。
3，無視郵件內容屏蔽規則：智能幹擾加密演算法大大提高進箱率。
4，多模式換IP發送：支持動態vps撥號發送，動態移動IP池發送等(自主研發)。
5，集成多種方式發送：支持smtp/網頁協議方式發送等。
6，支持任意郵箱發送：可任意配置郵箱發送，企業郵箱及小號等，默認配置6種以上郵箱發送。
7，精準抓取QQ郵箱：可根據年齡，性別，地區，是否在線等條件抓取QQ郵箱。
8，批量提取群成員QQ郵箱：可批量提取所有群成員的QQ號及郵箱。
9，自動過濾無用QQ郵箱：可自動識別過濾未開通郵箱或小號QQ郵箱，保證群發准確性。
④ 聽說java大數據工資很高，是不是很難學
1、心來態最重要
說難也難，0基礎學源習需要像在高中上學一樣認真學習6個月左右；
說不難也不難，只要心態對，相信通過自己的努力可以掌握這些技術，選擇一個好老師，認真堅持的學習，掌握大數據技術並非難事。
2、了解大數據相關的知識，做好前期准備
大數據技術龐大復雜，不同的方向所學技術有一定的差異，你需要的是確定自己的興趣和職業發展所在，了解相關的知識和學習情況，根據目標選擇合適的課程
3、計算機編程語言學習、大數據相關課程學習
確定目標，選擇課程，然後就是認真努力的學習Lo
⑤ 通往大數據的路上有多少個坑
作為如今互來聯網發展特徵自的大數據，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，讓那些原本很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值，因此興起了「大數據」熱。
如果你想要學習大數據的話建議選擇建議選擇線上平台。線下學習費用高昂、地域限制。如今線上學習無論是就業還是教學均已完善。大數據開發技術讓大數據成為了2017年移動互聯網追逐的熱點。也引得很多領域外的人才紛紛轉投於大數據開發領域，扣丁學堂具有完整系統的大數據開發培訓視頻教程，頂級行內大牛為學員們設定了可視化的學習線路直通車，讓沒有學習方向的學子一目瞭然，最快的進入大數據領域大門。
⑥ 什麼是「大數據」殺熟為什麼會出現這種現象
隨著社會的發展，我們的科技變得越來越好，很多人都會利用科技來改善我們的生活，但是有的時候科技也有可能損害我們的生活，比如說大數據殺熟的現象，什麼是大數據殺熟呢？為什麼會出現這種現象呢？其實我認為主要是因為人們都在追求利潤，接下來跟大傢具體說明。3.很多人為了利潤，所以會出現這種現象。
對於公司來說，他們的主要目的是利潤，他們雖然知道客戶花多了錢，但是對於他們來說，通過這樣的方式能夠讓自己賺取更多的利潤，從而表現不錯，獲得更多人的投資，改善自己的生活，所以歸根結底還是利潤，但是我們在賺取利潤的時候也應該考慮到消費者的利益，更應該注意對於企業的影響，所以這種行為應該被制止。
總而言之，科技的發展是雙刃劍，既有好處也有壞處，就比如大數據用在好的一方面能夠方便我們的生活，為我們省錢，用在壞的一方面能夠讓很多消費者多花錢，坑了消費者，所以說很多公司為了自己的利潤，為了自己的報表好看，會選擇做這種事情，這種行為應該被制止，是不符合商業規則的，應該對消費者負責。
⑦ 我現在入了這個網貸的坑，現在大數據簡直是特別花，請問有什麼建議嗎
在這個問題上其實很簡單！
你目前最需要的是一個專業的財務顧問給你正確的建議，做出正確的操作才能逆轉財務健康！
按我們專業給客戶處理債務的經驗，我們會問客戶：你認為生存重要？還是徵信重要？
而很多人會回答：生存重要，如果飯都吃上了，我還談什麼信用啊？
所以，按正規的操作如下。
第一做財務體檢，理清所有債務歸類為，網貸，信用卡，消費貸，親人朋友借款。這樣可以分清主次輕重。
第二，維持可以維持的，上徵信的信用卡或貸款，放棄那些你已經無力守住的網貸什麼之類的。飯都吃不上了還什麼款？停止所有你無法還款的貸款，頂住催收就行！
第三，你應該在專業人士的幫助下獲取，和購買能產生現金流被動收入的資產。這才是真正能解決你問題的關鍵。
第四，當你有錢時，你以為還100元，幾十進去信用卡，網貸什麼的可以避免被捉坐牢，這個想法是不對的。你放進去的錢就是打水漂的了，有去無回。這個時候需要做債務重組。
當人人都是輸家的時候，游戲規則就會重新建立，意味著你可以通過談判來解決。
還錢的兩個操作，1，你有錢了，和銀行或貸款機構談判，減免罰金和利息，一次還清。
2，你有錢了，同樣談判。談好之後，把錢拿去購買資產，然後還申請抵押貸款出來，去支付給銀行或貸款機構。
選擇第二種是最好的，因為你能得到資產，又得還款。
第五，我知道你很擔心一個問題，什麼大數據亂了，徵信花了，黑名單了，我是不是要被坐牢什麼的之類的種種想法。我可以告訴你，我們處理過比你更嚴重的案例。比如因某些原因坐過牢負債累累的，有因被法院起訴成為失信執行人的。但是這些所有的東西都有一個解決方案。
大數據混亂，徵信黑名單，失信執行人名單能不能貸款？答案是，可以的，而且是正規的貸款，不是高利貸，不是民間借貸。
只是你還沒有遇到可以幫助你，給你提供解決方案，而你又信任的機構或是個人！
⑧ 所謂的「大數據殺熟」具體怎麼回事，什麼叫「殺熟」
先解釋一下什麼叫”殺熟“吧，簡單來說就是坑熟人，中國一貫都是熟人社會，辦事喜歡找熟人，就哪怕是出去打工也喜歡找老鄉，因為在我們長久以來的觀念中，熟人知根知底值得信賴，但是有些人就是利用了這種信賴的心理，利用對熟人的了解來坑熟人，往往因為了解一坑一個准。
現在大數據殺熟還挺普遍的，而且大數據殺熟具有隱蔽性，而且十分動態，所以每次那些電商平台被曝光利用大數據殺熟，他們總是能找到理由解釋。但是不用懷疑，大數據殺熟是確實存在的，早在2000年的時候亞馬遜就被發現將同一款DVD為新老客戶制定不同的價格，引起了消費者的憤怒，隨後亞馬遜就道歉了並且承諾再也不價格歧視了。
⑨ 面對淘寶的大數據殺熟，坑老客戶怎麼整
找商家理論尋求補償。若商家拒不認賬,請保留好相關證據，然後找網購平台客服進行舉報解決。到了這一步一般都會得到圓滿解決。如果還不能解決的話，可以撥打12315或者去官網進行舉報。望點贊。(≥V≤)/