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黄金周在即,国家出手禁止大数据杀熟,你怎么看?

黄金周在即,国家出手禁止大数据杀熟,你怎么看? CDA数据分析师
2020-09-23
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导读:你了解“大数据杀熟”吗?

国庆长假出游热即将来临之际,中国文化和旅游部发布新规,10月1日起,在线旅游经营者不得滥用大数据分析等技术手段,侵犯旅游者合法权益。



一直困恼国内消费者的“大数据杀熟”事件,终于迎来曙光,虽然该规定目前只适用在旅游行业中,但却是一个很好的开头。





“大数据杀熟”究竟是啥



2018年天猫、京东等平台被指责有“大数据杀熟”嫌疑,即:同样的商品或服务,老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多。


随着大数据分析技术蓬勃发展,经营者运用已有的大量数据,如:消费偏好、频率、习惯、收入等,分析客户购买力、对商品或服务需求的程度……


依据分析结果,将同一商品或服务以不同价格卖给不同的消费者,从而获得更大的利益。





互联网“大数据杀熟”起源



互联网“大数据杀熟”鼻祖是亚马逊,2000年,亚马逊启动了著名的差别定价实验,将部分DVD碟片对新顾客报价22.74美元,而对感兴趣的老顾客报价26.24美元。


这种销售方式产生了极佳的效果,但后来被老顾客发现,最终以亚马逊赔钱并道歉告终。





“大数据杀熟”常见形式



▷ 根据用户使用设备不同而差别定价,如:苹果与安卓用户定价不同;


▷ 根据用户消费场所不同而差别定价,如:给距离商场远的用户定价更高;


▷ 根据用户消费频率不同而差别定价,如:给消费频率高的用户定价更高。





怎样避开“大数据杀熟”



▶ 网购时,偶尔换新账号,查看价格变化情况;

▶ 货比三家,提防商户隐藏信息,多了解商品;

▶ 切勿轻易被商户锁定、被套牢。




“大数据杀熟”后话



——给卖家的话


大数据分析是为给消费者提供更好的服务,差异化定价应遵守底线,保证用户的知情权,以防危机品牌的名誉,造成忠实用户的流失。


——给买家的话


没有人能避开大数据,根据消费习惯、喜好等,在线平台会给每位消费者贴上千个标签。


不想被大数据“套牢”,就要“知己知彼”,我们要跟上大数据时代的步伐,就一定要注意培养自己的大数据分析思维。


CDA明星导师李奇老师表示,数据分析是连接数据与人类认知之间的桥梁



大数据分析是什么?


度百科的定义

大数据分析,是为了提取有用信息和形成结论,而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

简而言之,就是将数据(包括文本、音乐、文字、数字等)转化为知识、智慧的方法,如:朱朝阳日记中的内容也是数据。


拥有数据分析思维的人,想不发光发亮都很难。因此,随着大数据时代到来,以这种思维为基础形成了一个朝阳产业,倍受社会各界人士的青睐。


现今,各大企业对数据分析能力过硬的人才,需求量也越来越大,供不应求的市场导向,让这个新风口行业的从业者薪资普遍偏高。


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给大家举个栗子


假如你是运营良好的淘宝服装店店长,你会及时掌握一天卖多少件商品、挣多少钱、哪个品牌卖的多、哪个品牌卖的少、哪种商品需补货、哪种颜色受欢迎等信息,以便做策略调整,保持竞争优势。


这就是了解情况。

积累一定数据后,你会发现一些规律,如:群甲喜欢买圆领深色服装,而人群乙喜欢买宽松浅色服装,有人买A品牌后会购买B品牌短裤,有人浏览C页面后会对D品牌产生兴趣。


这就是数据挖掘。

于是,你将圆领深色服装推销给甲,将宽松浅色服装推销给乙,将B品牌短裤购买链接添加在A品牌购买页中,将D品牌促销优惠加到C页面,一番操作后商品销售量大幅提升。


这就是发现规律。

观察一段时间,你发现E品牌被浏览2-3次就能售出一件,于是你想办法增加E品牌点击次数,通过浏览量趋势来大致预测未来一段时间内销量的变化情况。


这就是预测将来。


大数据分析要具备啥能力?


如果你想进入大数据分析行业,成为该领域的佼佼者,下面这几块是优化方向,供大家参考!

基础知识

数学


统计学


与朱朝阳还没有完全成型的思维相比,数据分析师在数学知识的基础上,引入了统计学,其基础知识包含数学、线性代数、统计学等,这些也是决定数据分析职业发展高度的基石。


对于初级数据分析师,学习描述统计相关的内容和公式即可,但要更进一步就需掌握统计算法,甚至机器学习算法等更多知识,对于算法相关的工作,则要对高数进行深入学习。


分析工具

Excel


Python


Excel运用最广,是最容易入门的数据分析工具之一,函数、数据透视表和公式必须熟练掌握。


另外,具备一个专业统计分析技能更好,SPSS作为入门是极好滴。不过随着数据的增长,编程语言的学习,如Python等将会使数据处理变得更高效。


当然,只要和数据打交道,我们就会接触到数据库,所以要学SQL(数据库),掌握基本的增、删、改、查等技能。


最后,可以学写主流的利器,如Python或R,有些行业可能会用到SAS或其他工具,请依据自己的行业选择。


业务/行业/商业知识

了如指掌


数据分析


为摆脱嫌疑朱朝阳对数据进行清洗,数学家为解决难题收集数据……种种迹象能看出,脱离业务的纯数据分析没有任何意义,没行业背景的技术如空中楼阁。


别走进死胡同,想成为优秀的数据分析师或培养自己的数据分析思维, 首先要对业务了如指掌。


熟悉业务后再去获取需要的数据,对数据进行业务分析,制定出相应方案,这才是王道。


沟通能力

跨部门


协调


数据分析会涉及到很多和业务部门、技术部门的沟通,做出报告后也需要进行展示,并说服别人接受自己的结果。


因此,协调沟通能力对于数据分析者而言,也是非常重要的素质之一。


学习力

持续的


快速的


无论是数据分析,还是其他岗位,都需要有持续、快速学习的能力,学业务逻辑、行业知识、技术工具、分析框架……


END


大数据技术的出现,是为更好的服务于大众,而非欺骗忠实顾客,谋取高额利益的手段。建议消费者跟上时代的脚步,多了解大数据,培养大数据思维,从而明白如何维护自己的权益。


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