大数据预测告诉你谁会点击

Ⅰ “大数据时代”的数据挖掘

“大数据时代”的数据挖掘
大数据是什么？有何神奇之处？
大数据是指一切都数据化了，我们平常上网浏览的数据，我们的医疗、交通、购物数据，统统都被记录下来，这就是大数据的起源。在这个时候，我们每个人都成了一个数据产生者，数据贡献者。大数据的神奇之处在哪里？从某种意义上来讲，你们可能只是安装了一个游戏并允许它提取你的GPS位置，但这就把你是不是一个同性恋，是不是一个高消费者，之类的信息暴露给了研究机构。通过大数据的分析，我们甚至能够在很大层次上精确地知道你是谁。
您之前也提到了大数据时代已经到来，所以企业、商家对数据的挖掘也在深化。那么什么样程度的数据挖掘才不算是过度挖掘呢？
其实没有什么办法能够防止数据的过度挖掘。任何一个企业都需要挖掘到更多的内容。我们能做的，只是通过政府和行业的监管，使得但凡侵犯用户隐私，并且给用户造成恶意伤害的企业，受到很严重的惩罚。要求一个用户，用自己的方法去保护自己的隐私，是不现实也是不公平的。
您现在另一个身份是百分点科技的首席科学家，那能不能谈谈百分点网是怎样挖掘数据的呢？
百分点科技把用户在电子商务网站上的浏览、购买、收藏数据，以及在资讯网站上的浏览数据聚合在一起。分析用户自身的喜好，预测用户的意图，再利用这些喜好和意图，对用户进行更精准的资讯或者购物的推荐。
很多人现在听到数据挖掘就觉得很害怕，怕自己的隐私会泄露出去，那么有没有方法可以防止自己的个人数据被人挖掘呢？
就像我们没有办法利用自己的能力去鉴别假食品、假商品一样，我们不需要要求用户去保护自己的隐私。因为这种东西实际上是无能为力的。比如说你带着你的手机，我们通过传感器就能知道你在哪里。你没办法回避这个事实。所以，这就要回到刚才的那个回答，我们只能够通过去惩罚那些恶意使用个人隐私数据，谋取不正当利益的公司，来回避这个问题。
什么样的方式属于恶意使用个人隐私呢？能否举例说明？
销售一个人的手机号码、一个人的家庭地址，或者在网上通过一些不正当的公开数据使得一个人的隐私——比如你上了什么网站、买了什么东西、上了什么交友网站、看过什么图片等等，被其他人得知。这些都属于不正当的使用。
那么是否有一些切实可行的方法可以避免自己的隐私被恶意使用呢？
表面上用户在上网的时候不停地清除cookie，可以避免自己的隐私泄露，但实际上很多后台的软件还是可以获取你上网的记录。尤其是一些防病毒的软件，它本质上既可以在某种意义上保护你的隐私，也拿到你更全面的隐私数据。从技术层面上来讲，用户保护自己的隐私还是很困难的，并且用户体验很差——我们的注意力要从提高用户水平转移到严厉要求企业上面。
现在智能手机普及，很多人手机里有黑名单，可以把推销的短信、电话都加进去防止骚扰，这算不算是一种隐私保护呢？
如果你觉得一个电话是恶意的，那只能说明它的定位不太精准。我估计可能只是你（的电话）出现在某个名单中，而对方的客服挨个儿地打电话。但它的确会对你的生活产生一些干扰。我们现在没有什么办法可以完全防止这些干扰，虽然也可以通过很多手段去除掉一些垃圾短信。

Ⅱ 为什么当我们想做什么的时候，手机APP就会向我们推荐

我们都知道，在现代的生活中，每个人都离不开手机，每个人每天都通过手机来获取各种各样的信息，也在手机上面传播各种各样的信息。现在有一个现象，就是每当我们想做什么的时候，好像手机APP就会向我们推荐，这真的是一件非常神奇的事情。

其实这也见怪不怪了，因为现在是大数据时代，你想要什么东西只要你在手机上面搜索过，就会有相应的手机APP会推荐给你这款东西。有很多人都说现在手机里的APP很多都能够窃取到你自己的隐私，比如说可以听到你说话，可以看到你相册那些东西，可以浏览你所搜索过的信息，这是一件好事，同样也是一件坏事。

综上，我们可以发现，现在是大数据时代，我们每个人在很多情况下面都没有了自己的隐私，而且还会让一个人的眼界变得越来越狭隘，对此，你有什么其他的看法？可以在评论区里说一下，大家一起来讨论一下。

Ⅲ 通过大数据获得足够多的信息，是否可以预测个人的行为

不可能完完全全的预测个人的，就算是获得了足够多的信息都没有你去接触这个人更快的预测这个人，消息也是有误的，要预测一个人最好自己去了解。

Ⅳ 大数据预测将会改变哪些行业

大数据时代的到来既是悄悄的，又是波澜壮阔的，人们还没有完全反应过来时，大数据时代已经到来。随着现实世界逐步被数字化，辅以层出不穷的新的技术手段和应用，大数据在潜移默化地影响着我们。随着大数据影响的不断深入，大数据可视化时代的预测更加容易，人类的生活正在被大数据预测深刻改变。
大数据魔镜的预测将会对天气预报行业产生颠覆性的影响. 天气预报粒度从天缩短到小时，有严苛的时效要求，基于海量数据通过传统方式进行计算，得出结论时明天早已到来，预测并无价值。其他领域的大数据预测应用特征对“时效性”有更高要求。天气预报需要收集海量气象数据，气象卫星、气象站台负责收集，但整套系统的部署和运维耗资巨大。在互联网之前鲜有领域具备这样的数据收集能力。移动互联网则是随时随地、社会化和多设备的数据上传，每一次演化数据收集的成本都大幅降低，范围和规模则大幅扩大。
未来的变化是无法预测的，在大数据时代，真正能预测的是个人的行为。计算机比我们了解自己，可以预知每个人未来会做出怎样的决策。这正是商界为大数据疯狂的原因，准确预测消费者行为将带来全新的发展机遇。基于用户搜索行为、浏览行为、评论历史和个人资料等数据，互联网业务可以洞察消费者的整体需求，进而进行针对性的产品生产、改进和营销。网络基于用户喜好进行精准广告营销、阿里根据天猫用户特征包下生产线定制产品、亚马逊预测用户点击行为提前发货均是受益于互联网用户行为预测。

Ⅳ 大数据分析到底能干什么

大数据分析可以用来干什么

一、大数据可以预测未来

二、如果模式保持不变，那么未来就不再是未来

Ⅵ 你百度的内容大数据会知道你在干嘛吗

会大概率推算出你想做什么。现在的大数据就是通过你所查询过的项目数据，通过AI模糊数学算法，通过关键词的抓取，推算出你所需要的数据。这也是现在机器智能学习的魅力所在。

Ⅶ 为什么说未来只有两种人，掌握高科技的人和被高科技掌握的人

未来只有两种人，掌握高科技的人和被高科技掌握的人。“高科技”一词过于泛泛，代入一种，也就是我们今天要讲的“大数据技术”。马云说，很多人还没搞清楚什么是PC互联网，移动互联网来了，我们还没搞清楚移动互联的时候，大数据时代又来了。（在其卸任时的演讲。）同马总观点一样，“大数据”，它代表着一个时代。

人类文明是一艘巨轮，科技是它永不沉没的唯一动力，能看到这一点，还懂得去追随的，就掌握了它；那些不仅看不到，甚至还想办法使绊子的，就只有跟在后面吃灰。

这就是我的结论。要想打破这种思维壁垒，成为掌握高科技的人，首先要对科技抱有积极的热爱，不断从中学习，付之以赤诚，培养科技敏锐度，如果你觉得这一切都太多太麻烦的话，有一个简单一点的办法。

Ⅷ 如何对抗大数据杀熟

如何对抗大数据杀熟？数据分析师教你反套路
“大数据杀熟”成为热点话题已经一段时间了，为大家科普原理和揭秘本质的文章也数不胜数。然而，相比起“大数据杀熟”背后的策略和原理，我想大家可能更关心的是——我该怎么做，才能避免被“大数据杀熟”。

首先还是简单介绍一下“大数据杀熟”的现象及其原理。
最常见的“大数据杀熟”现象：
某打车平台软件，同一时间同样起点和终点的行程的预估价格差异可以达到 20% 以上;
某网络订票平台，如果你高频搜索和持续关注，则搜索的机票价格持续上涨，订票后却又发现价格下跌;
概括地说，就是指，通过大数据分析和预测的手段，对于同样的商品和服务，对不同对象收取不同价格的现象。
顾名思义，“大数据杀熟”——其技术基础是大数据，也就是海量的用户数据。
通过你的基础属性数据判断你的所在用户群体、人群特征(如消费能力)，通过你的行为数据判断你的偏好和消费意愿强烈程度。
综合一系列的分析，判断出你是谁，你现在要做什么，愿意付出多少代价去做。然后通过精准的用户画像，去对消费能力高、消费意愿强烈的用户展示更高的价格，赚取更多的利益。
已知了对方的招数，对策自然也不言而喻——“反用户画像”。
具体该怎么做呢，给大家提供以下几种思路和方案，大多数都是我进行过实操并且亲测有效的。大家也可以试试看。
思路一：画像伪装
1. 简单粗暴版
操作指南：卸载重装 APP
亲测案例：某打车 APP。卸载后再重装，车费相比卸载前(2 分钟前)便宜了 5 到 6 元。
背后原理：伪装流失用户或新用户。
有运营相关经验的同学应该知道，运营的四大工作内容：拉新、留存、促活、转化。为了拉新对于新用户通常会给较大的优惠力度;对于已流失或即将流失的用户，平台通常会给予特殊的福利以召回和挽留。
而卸载这一行为对应的就是——用户流失。而重装后，有一定概率被认为是新下载用户。
因此通过卸载重装这一简单行为，你将会带着“召回的流失用户”或“新用户”标签被给予一些特殊的优待。
注：
一定概率的意思是指：对于非强制登陆的产品，生成用户标示的方式一般是 cookie id，卸载重装后会有新的 cookie id，则会被判定成新用户;而对于需要注册登录才能使用的产品，重装就可能就不太会起作用了，因为平台是以你的手机号记录你是谁以及你的数据的。
卸载重装不仅可以用于大数据杀熟，对于一些游戏也很适用，比如去年风靡一时的阴阳师，卸载一小段时间后再重装，基本几抽之内就能出 SSR。其实也是常见的游戏运营策略。
2. 交叉验证版
操作指南：多找几个朋友一起试试看
亲测案例：朋友在旅行前两个月就在某订票平台上持续关注出行航班机票，关注许久发现票价一直在 6000 元以上居高不下，我听闻后立即帮忙搜索查询，搜索结果票价不到 4000，遂帮忙订票，省下 2000 元。
背后原理：精细化运营下，同一策略同时命中多个人的概率是很低的。
因此多找几个朋友试试看，甚至可以用父母的手机(网络行为不活跃用户，数据较少)搜索对比，然后选择最低价的那个下单。
3. 越薅越上瘾版
操作指南：伪装价格敏感用户
亲测案例：越是“无优惠券不下单”的用户，被派发的下单红包、优惠券的概率和优惠力度越大。
背后原理：价格敏感用户是指下单意愿强弱度受价格高低、优惠力度影响极大的用户群体。在用户运营中，为了节省预算的同时最大化提升转化，平台会选择将补贴下发给最容易受补贴诱导而转化消费的用户。
因此，如果你能够被定义为价格敏感用户，那么你接收到优惠补贴的概率就会高出普通用户很多。
思路二：画像模糊
操作指南：反向操作
案例举例：当你要搜索 A 时，再伴随搜索一些不相关的 B、C、D，用无关数据掩盖你的真实意图数据。
背后原理：用户画像的准确性来自于用户行为数据的收集和分析。违反自身实际意图地进行一些操作，留下错误标签，降低平台收集的数据的真实性和准确性，使用户画像匹配度降低。
然而需要注意的是，用户画像作为一柄双刃剑，它越了解你越能够为你提供贴心的服务，同时也越容易找到你的弱点伤害你。因此，当你的用户画像准确度降低时，你被伤害的可能性降低的同时带来的也是你享受的精细化个性化服务的质量可能会降低。
究竟选择哪一面，这是你的选择。
思路三：数据保护
操作指南：关掉定位许可，关掉 Wi-Fi 自动连接，关掉 APP 数据需求许可
案例举例：这里我想讲一个自己身上的反例。
3月底的某一天我去国家会议中心参加了北京婚博会，晚上回到家打开微博和微信，发现信息流广告全部变成了婚纱照、婚庆公司、婚礼礼服等。令我感到恐怖的是在此之前我从未在手机进行过结婚相关的任何搜索，之前也没有出现过一条结婚相关的广告。这一切发生改变的原因仅仅是我本人去了婚博会这个地方而已。
背后原理：公共 Wi-Fi 泄密或定位服务泄密。和同事探讨了这件事，分析后得出以上两种可能性。不管是哪种，原理都是通过网络获取你的物理位置(婚博会现场)后分析出你的所属人群(婚期将近)和需求(婚礼相关消费)，然后进行信息流广告推送。
对此我们需要做的是，尽可能地不要让你的隐私数据(包括地理位置、通讯录、相册等)被获取。关闭掉一切非必须的定位许可、照片读取许可、通讯录读取许可，不要连接来路不明的 Wi-Fi 甚至一些看起来官方的 Wi-Fi。
写在最后
以上的这些思路和方案，目前来说应该还是可以有效一阵子的。基于这些思路，大家也可以想到更多的其他方案来应对“大数据杀熟”。
然而技术和方法总是在不停发展和进步的，如果不愿意做待宰的羔羊，我想我们能做的就是跟上它们的步伐，知其然，并知其所以然，然后找到破解之法。
范冰老师对于大数据杀熟使用一句名言打了个再恰当不过的比方：
「所有命运赠送的礼物，都早已在暗中标注了价格」。
当我们越来越多地享受数据带给我们的便利服务时，也应该尽早地考虑到我们将要为之付出的代价。
“大数据杀熟”所代表的动态定价也只是其中的冰山一角而已。
而在不远的未来，数据安全，其实就是你我的安全。

Ⅸ 大数据是怎么做精准获客

WakeData有对应的解决方案，可以通过大数据对用户进行分析，从而了解用户的消费场景和消费需求，通过有效的营销工具和最适合的内容触达用户，从而实现精准获客