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拔刺 | 大数据杀熟是真的吗?

2、大数据杀熟是真的吗? 3、为什么我的电脑可以用win10却用不了win7? 本文 | 1329字 阅读时间 | 3分钟 智能电视连接网线就能看 那么为什么还要装电视盒子呢? ? 大数据杀熟是真的吗? 是真的,很多网友都有这种经历,我也遇到过,之前出去玩定酒店,用一个app查询房价一天430多,我连续好几天都盯着,价格没变过。 10月7号作家王小山发的微博也称在飞猪上买机票遇到“杀熟”的经历,他表示从利马到布宜诺斯艾利斯的机票,同一航班,别家卖2500元,飞猪却卖给他3211元。 此事一出迅速被顶到了微博热搜,评论也纷纷说自己遇到过这种事情,可见大数据杀熟在各个软件是多么常见的现象。 为什么我的电脑可以用win10却用不了win7? ? 修改硬盘格式后数据会默认清空,所以一定要提前备份好文件。 既然人家官方都放弃了小伙伴们还是尽早接受新鲜事物的为好,我知道很多人舍不得win7,但如果强行安装win7也得不到安全保证。

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用户该怎么避免被“大数据杀熟”?

3月11日,携程发布致歉说明称,携程绝不存在任何“大数据杀熟”行为,声称二次支付无票是系统Bug,已于3月10日23点紧急修复了此漏洞。 “大数据杀熟”事件多次出现,此次回应同样引起网友质疑。 ? 什么是大数据杀熟? 大数据杀熟,指的是互联网行业的一种区别定价模式。 “大数据杀熟”的说法去年年初进入大众视野,似乎可以解释许多价格“猫腻”,因此被许多消费者推崇。 “大数据杀熟”的几个特征:   同样的商品/服务,在同样的交易场景下,不同的价格;   定价差异和变化的基础是大数据,基于互联网技术获取的数据,而不是传统的市场调研方式;   侵犯用户知情权,对于可能出现的价格差异 浙江大学中国跨境电子商务研究院院长马述忠总结了“大数据杀熟”的3种套路: 1.借助大数据进行“用户画像” 根据用户的收入水平与消费习惯实现“杀熟”。这是最常见的套路。

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    数据杀熟!这个锅我们不背

    一时间,关于“”的讨论不绝于耳,而大数据似乎成了“杀熟”的帮凶成了大家热议的话题。 杀熟还是拉新? 回到起因中事主举的两个例子,第一个是他自己住酒店的价格的价格是380,而朋友账号显示的是300。 退一步讲,即使存在事主所说的“杀熟”现象,这个脏水也泼不到大数据身上。对于大部分在线消费的商品,一个账号系统就能轻易识别你是不是新老用户,根本不需要大数据这样的“牛刀“出手。 ? 价格歧视是什么鬼? 如果商家把老用户定义为”对价格不敏感的用户“从而采用1级价格歧视,尽管这种定价策略偶尔也会奏效,但实际上商家会面临着非常的风险,消费者一旦发现"价格歧视",一定会离商家而去,这种代价对商家的而言损失是非常的 大数据扮演了什么角色? 在上述这几个案例中,其实和大数据一毛钱关系都没有,大数据完全是躺着中枪的。 实际上,对“大数据杀熟”的传闻早已有之,最早要追溯到亚马逊在2000年一个差别定价“实验”。 但亚马逊这个案例中贝索斯道歉的原因绝非是因为“价格歧视”亦或是“大数据杀熟”,而是涉嫌再未经授权的情况下滥用个人数据。 说到底,大家真正但心的还是个人隐私泄露的问题。

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    啥是【大数据杀熟】,到底怎么回事?

    最近朋友圈里疯狂刷了一波滴滴大数据杀熟的事情,同样的地点,不同的人,甚至不同的设备,都能有不同的价格,实在难以明言。 很多人,都支持美团干滴滴,打车出行领域,一家独大,肯定不是很好。 但是通过简单的对比,我们真的认为【大数据杀熟】存在吗?也许里面,并不能说明问题,一个计价模型其实很复杂,要考虑很多因素,如:卡劵,是否是vip用户,是否是新用户等等,说不定老用户还真没有新用户便宜。

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    携程“大数据杀熟”?用户该怎么避免?

    3月11日,携程发布致歉说明称,携程绝不存在任何“大数据杀熟”行为,声称二次支付无票是系统Bug,已于3月10日23点紧急修复了此漏洞。 “大数据杀熟”事件多次出现,此次回应同样引起网友质疑。 ? 什么是大数据杀熟? 大数据杀熟,指的是互联网行业的一种区别定价模式。 “大数据杀熟”的说法去年年初进入大众视野,似乎可以解释许多价格“猫腻”,因此被许多消费者推崇。 “大数据杀熟”的几个特征:   同样的商品/服务,在同样的交易场景下,不同的价格;   定价差异和变化的基础是大数据,基于互联网技术获取的数据,而不是传统的市场调研方式;   侵犯用户知情权,对于可能出现的价格差异 浙江大学中国跨境电子商务研究院院长马述忠总结了“大数据杀熟”的3种套路: 1.借助大数据进行“用户画像” 根据用户的收入水平与消费习惯实现“杀熟”。这是最常见的套路。

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    数据杀熟?那分明是滴滴最后的希望

    大家好,今天和大家聊聊大数据杀熟。 不知道大家关注新闻没有,前几天有一个知名大学的教授公布了一个报告。他花费50000余元打车800余次,总结出了滴滴打车杀熟的报告。 网友们纷纷义愤填膺,高呼停止大数据杀熟! 但是我想要稍微唱个反调,首先这肯定不是杀熟,你打车比别人贵肯定不是因为你和平台更熟。我觉得叫宰客更合适,另外一点呢就是这其实也和大数据没啥关系。 我们可以脱离这样的“大数据杀熟”吗? 问题诞生之初 在我们对问题进行深入分析和思考之前,需要了解一个情况,截止目前,所有的线上出租车公司没有一个是盈利的。包括国内的滴滴,国外的Uber和Grab。 所以我个人对于所谓大数据杀熟或者是滴滴的这种定价策略是比较淡定的,某种程度上来说和富人多收钱,和穷人少收钱是天经地义或者是顺应公平的。 虽然价格可以浮动,但是打车的路费毕竟还是比较公开的,再怎么浮动也不可能差得特别。另外真正有钱的富人基本都有私家车,打车的需求并不多,所以这个策略逻辑是对的,但是起到的作用是有限的。

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    数据应用场景:除了“杀熟”,还能干点啥?

    五一回家,有非数据专业的朋友问,你一直搞大数据,大数据除了“杀熟”,还有什么应用场景啊,能不能科普下? 的确网络上、新闻上看到了很多的“杀熟”的负面报道,但大数据还能干点啥,有什么价值,数据人每天在忙啥,对于非数据线的人可能确实不了解,毕竟隔行如隔山。 渠道优化:为了获取新用户,互联网公司需要进行SEM、信息流、应用市场等不同渠道的投放,但不同媒体的用户群体特征各异,广告投放的ROI差别较大,通过数据分析来将渠道分类分级,流量规模,用户质量高的加大投入 同一个产品卖给用1000块的杂牌android机的张三10块,卖给用8000块钱iPhone12的李四20,这叫“杀熟”,张三经济水平一般,出门住酒店一般选择200~300价格的,给他推荐经济型酒店,李四消费能力高 数据职位相对于公司前端业务部门价值凸显更为隐性和长期,C端上线一个爆款产品会给公司带来非常的利益价值,而数据则多处在背后支撑的位置,作为数据人,要了解自己所从事的领域的价值,耐得住寂寞,即使没有鲜花和掌声

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    数据只会杀熟、侵犯隐私?不,大数据还能帮助我们!

    提起“大数据”你会想到什么? 是大数据在医疗做出辅助性贡献带来的“大数据与医疗”? 还是充满争议性的大数据对用户隐私的侵犯“大数据侵犯隐私”? 亦或者是”大数据杀熟“? 不可否认,大数据目前在广大群众心目中,“大数据杀熟”“大数据侵犯隐私”这种负面的热度还要高些。因此也有很多人讨厌大数据,不认同大数据。这是无可厚非的,无法避免的。 但我们今天主要还是来讲讲大数据积极的一面。 大数据在哪些地方帮助了我们。 大数据技术在医疗领域的技术层面、业务层面都有十分重要的应用价值在技术层面:大数据技术可以应用于非结构化数据的分析、挖掘,大量实时监测数据分析等,为医疗卫生管理系统、综合信息平台等建设提供技术支持;在业务层面 有能力有资产的企业开出高薪挖人,年薪30万、50万的offer频频出现,即便如此也很难满足人才需求。

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    去哪儿副总裁:“大数据杀熟”等于自杀

    ……对于这些发生于在线旅游平台疑似被“杀熟”的问题,4月16日,去哪儿网副总裁勾志鹏和去哪儿网的技术团队对这些问题做了技术分析和回应。 ? 没有“杀熟”的动力,因为“不划算” ? 勾志鹏从动力的角度回应了“杀熟”的质疑。 “所以,在OTA这种充分竞争的行业中,‘杀熟’的行为等于自杀。” 勾志鹏说。 ? 搜索数据多用缓存,导致预订时价格变动 ? 然而,在用户体验时,一些疑似“杀熟”的现象,依然会令消费群体们感到不快。 也就是说,机票的数据会在航空公司、GDS、代理商之间流转,每次请求数据都会依据节点的多少,速度有所不同。 因此,在数据传输过程中,低价舱位售完,数据传输快的结果就会显示更高价格舱位的报价;反之,数据传输快的结果就会显示更低价格舱位的报价。 “只能通过提升技术手段降低发生的概率,不能从根本上杜绝。”

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    20 年前,亚马逊就推出了大数据杀熟算法

    By 超神经 内容提要:近年来,大数据杀熟」已经成为互联网商家被公开的秘密,这一行为深受广大用户诟病。不过,根据文旅局最新发布的规定,大数据杀熟」行为将于 10 月 1 日起被明令禁止。 关键词:大数据杀熟 价格歧视 OTA 电商 你有过被大数据杀熟」的经历吗? 去年 3 月,北京市消费者协会关于大数据杀熟」的调查显示,大多数被调查者都认为,大数据杀熟」现象很普遍。 ? 超过半数的被调查者有过被大数据杀熟」的经历 在所有涉及大数据杀熟」问题的商家中,在线旅游平台问题最多。 该规定将于 10 月 1 日起正式施行 如此看来,利用大数据杀熟」的互联网商家,有望在今年 10 月 1 日之后得到规范。 大数据杀熟」套路有多深? 「大数据杀熟」鼻祖:亚马逊 要说这些套路的开山鼻祖,当属电商巨头亚马逊。 大数据杀熟」的第一个案例,可以追溯到 20 年前,亚马逊的一次「差别价格实验」。

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    又是“大数据杀熟” !飞猪、饿了么再被消协点名

    近期,北京市消协发布互联网消费大数据杀熟”问题调查结果,数据显示,86.91%的受访者有过被大数据杀熟”的经历,而82.37%的受访者认为大数据杀熟”问题普遍存在。 可见,在数据、信息、行为模式被不断记录的当下,用户无异于“裸奔”,最终在平台为量身定制的闭环中沦为韭菜,被“杀熟”的镰刀所收割。 野蛮时代褪去,技术理应向善 “杀熟”现象之所以存在,同数字时代下营销行业的发展有着必然的联系。北京消协结果显示,92.33%的受访者认为平台利用大数据杀熟”,正是为了开展差异化营销。 以“杀熟”为例,在《大数据和差别定价(Big Data and Differential Pricing)》报告中,Benjamin Shiller教授通过研究Netfilx发现,如果将用户行为数据用于差异化定价 其实,各企业借由数据精准营销的打法本无可厚非,在《个人信息保护法》里,营销人赖以生存的用户画像技术也基于数据的匿名性而得以保留,只是将“杀熟”、价格歧视等乱象写入了历史的尘埃。

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    数据行业人士必知10数据思维原理

    数据思维原理是什么?简单概括为10项原理,当样本数量足够大时,你会发现其实每个人都是一模一样的。 有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿,煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“”,而在于“有用”,价值含量、挖掘成本比数量更为重要。 数据这么、这么多,所以人们觉得有足够的能力把握未来,对不确定状态的一种判断,从而做出自己的决定。这些东西我们听起来都是非常原始的,但是实际上背后的思维方式,和我们今天所讲的大数据是非常像的。 四 关注效率原理 由关注精确度转变为关注效率 关注效率而不是精确度,大数据标志着人类在寻求量化和认识世界的道路上前进了一步,过去不可计量、存储、分析和共享的很多东西都被数据化了,拥有大量的数据和更多不那么精确的数据为我们理解世界打开了一扇新的大门 九 电子商务智能原理数据改变了电子商务模式,让电子商务更智能 商务智能,在今天大数据时代它获得的重新的定义。

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    解密双十一、618电商数据屏指标实现原理

    数据分析,大数据应用的一个主要场景,通过数据分析指标监控企业运营状态,及时调整运营和产品策略。大数据平台上运行的绝大多数大数据计算都是关于数据分析的,各种统计、关联分析、汇总报告,都需要大数据平台。 公司角度,运营数据是公司运行发展的管理基础,既可通过运营数据了解公司目前发展的状况,又可以通过调节这些指标对公司进行管理,即数据驱动运营。 而运营数据的获得,需要在应用程序中大量埋点采集数据,从数据库、日志和其他第三方采集数据,对数据清洗、转换、存储,利用SQL进行数据统计、汇总、分析,才能最后得到需要的运营数据报告。 数据可视化图表与数据监控 数据以图表方式展示,可以更直观展示和发现数据的规律,互联网运营常用可视化图表有如下几种。 1. 折线图 横轴为时间,展示在时间维度上的数据变化规律。 2. 监控屏: 做展示用,在公司显眼的位置放一个大屏幕,显示主要的运营指标和实时的业务发生情况,给公众和参观者展示直观的公司商业运营情况。

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    2021年数据Flink(九):Flink原理初探

    Flink原理初探 Flink角色分工 在实际生产中,Flink 都是以集群在运行,在运行的过程中包含了两类进程。 Client: 用户在提交编写好的 Flink 工程时,会先创建一个客户端再进行提交,这个客户端就是 Client Flink执行流程 Flink 基本工作原理_sxiaobei的博客-CSDN博客 _flink原理 基于Flink1.8的Flink On Yarn的启动流程_super_wj0820的博客-CSDN博客 Apache Flink 1.11 Documentation: YARN Setup 2.Operator:数据流模型中的每一个操作被称作Operator,Operator分为:Source/Transform/Sink 3.Partition:数据流模型是分布式的和并行的,执行中会形成 原理介绍 Flink执行executor会自动根据程序代码生成DAG数据流图 Flink 中的执行图可以分成四层:StreamGraph -> JobGraph -> ExecutionGraph ->

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    2021年数据ELK(十一):Elasticsearch架构原理

    ---- Elasticsearch架构原理 一、Elasticsearch的节点类型 在Elasticsearch有两类节点,一类是Master,一类是DataNode。 v 三、Elasticsearch重要工作流程 1、​​​​​​​Elasticsearch文档写入原理 1、选择任意一个DataNode发送请求,例如:node2。 ,并将数据同步到 Replica shard 5、Primary Shard和Replica Shard都保存好了文档,返回client 2、​​​​​​​Elasticsearch检索原理 client 协调节点会轮询所有的分片来自动进行负载均衡 每个分片进行数据查询,将符合条件的数据放在一个优先队列中,并将这些数据的文档ID、节点信息、分片信息返回给协调节点 协调节点将所有的结果进行汇总,并进行全局排序 、​​​​​​​segment合并 Segment太多时,ES定期会将多个segment合并成为的segment,减少索引查询时IO开销,此阶段ES会真正的物理删除(之前执行过的delete的数据

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    一文带你揭秘并实现“大数据杀熟”背后的逻辑!

    有意思的是,这个模型牵扯出了一个发生在我们身边,却鲜有人去探讨的问题——大数据杀熟… ? PSM模型引入 在正式讲之前,我们先来看几篇关于大数据杀熟的报道。 大数据杀熟 【http://www.sohu.com/a/240094402_374686】 【http://www.qianjia.com/zhike/html/2019-10/11_13453.html 】 【https://cloud.tencent.com/developer/article/1450512】 以第一篇报道为例,相信大家对于各行各业无良商家们的大数据杀熟手段都或多或少有所了解 不久前,北京市消费者协会发布了“大数据杀熟”问题调查结果。结论显示被人们普遍认为存在的“大数据杀熟”现象,在实际体验调查中问题并不明显,由于其存在的复杂性和隐蔽性,维权举证存在困难。 “大数据只是一种手段和工具,‘杀熟’归根到底是企业的一种运营手段。”一业内人士解释道。

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    阿里飞猪大数据杀熟冤不冤?我们做了这个实验

    你是否也有被大数据杀熟的经历呢? 策划&撰写:温暖 近日,作家王小山通过微博爆料称遭遇飞猪大数据杀熟。 尽管飞猪在爆料当天就回应称“从来没有,永远也不会”,但大数据杀熟时隔5个月,在滴滴打车被质疑杀熟之后再次成为了全网关注热议的焦点。 ? 知乎上,仅“如何评价大数据杀熟」?” 一个提问的浏览量就高达611万;微博也曾屡次曝光了滴滴、携程等平台大数据杀熟事件;百度搜索大数据杀熟这一关键词,检索结果有260万个......可以看到,大数据杀熟问题是否存在已经成为了拷问电商平台的良心所在 “大数据杀熟”套路深 不过,先不着急,讨论大数据杀熟问题前我们需要给大数据大数下一个定义:什么才是大数据杀熟? 本次,作家王小山爆料的大数据杀熟情况就属于这一类。而这也是大数据杀熟经常有的“操作”,且不仅在订机票,预定酒店、打车、购物等都曾爆出这类大数据杀熟

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    数据杀熟如何破?技术、监管和模式三管齐下

    最近某在线旅行预订平台,被网友曝出“大数据杀熟”的消息。 动态定价、个性服务、精准营销这些概念的背后,都是数据的应用。所以在讨论大数据杀熟前,我们要将大数据销售与大数据杀熟进行区隔。 大数据销售不是大数据杀熟 个性化的商品/服务推荐,个性化的营销活动,甚至个性化的售后投诉解决方案,都不能冠以“大数据杀熟”的名义。 如何避免大数据杀熟呢? 治理大数据杀熟要三管齐下 我认为治理大数据杀熟的更有效的方向可能如下: 1、以其人之道还治其人之身,技术带来的问题,首先就要用技术解决。 有杀熟的大数据技术,也就会出现反杀熟的大数据技术。

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    2021年数据Spark(二十二):内核原理

    ---- Spark内核原理 Spark的核心是根据RDD来实现的,Spark Scheduler则为Spark核心实现的重要一环,其作用就是任务调度。 基于Spark的任务调度原理,可以合理规划资源利用,做到尽可能用最少的资源高效地完成任务计算。 Stage计算模式:pipeline管道计算模式,pipeline只是一种计算思想、模式,来一条数据然后计算一条数据,把所有的逻辑走完,然后落地。 准确的说:一个task处理一串分区的数据,整个计算逻辑全部走完。 会尽量安排DAG中的数据流转在内存中流转。

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    【周末漫谈】大数据思维的十核心原理

    一、数据核心原理 从“流程”核心转变为“数据”核心 大数据时代,计算模式也发生了转变,从“流程”核心转变为“数据”核心。Hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。 有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿,煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“”,而在于“有用”,价值含量、挖掘成本比数量更为重要。 数据这么、这么多,所以人们觉得有足够的能力把握未来,对不确定状态的一种判断,从而做出自己的决定。这些东西我们听起来都是非常原始的,但是实际上背后的思维方式,和我们今天所讲的大数据是非常像的。 四、关注效率原理 由关注精确度转变为关注效率 关注效率而不是精确度,大数据标志着人类在寻求量化和认识世界的道路上前进了一步,过去不可计量、存储、分析和共享的很多东西都被数据化了,拥有大量的数据和更多不那么精确的数据为我们理解世界打开了一扇新的大门 九、电子商务智能原理数据改变了电子商务模式,让电子商务更智能 商务智能,在今天大数据时代它获得的重新的定义。

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