國慶長假出游熱即將來臨之際，中國文化和旅游部發(fā)布新規(guī)，10月1日起，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。

一直困惱國內消費者的“大數據殺熟”事件，終于迎來曙光，雖然該規(guī)定目前只適用在旅游行業(yè)中，但卻是一個很好的開頭。

“大數據殺熟”究竟是啥

2018年天貓、京東等平臺被指責有“大數據殺熟”嫌疑，即：同樣的商品或服務，老客戶看到的價格反而比新客戶要貴出許多。

隨著大數據分析技術蓬勃發(fā)展，經營者運用已有的大量數據，如：消費偏好、頻率、習慣、收入等，分析客戶購買力、對商品或服務需求的程度……

依據分析結果，將同一商品或服務以不同價格賣給不同的消費者，從而獲得更大的利益。

互聯(lián)網“大數據殺熟”起源

互聯(lián)網“大數據殺熟”鼻祖是亞馬遜，2000年，亞馬遜啟動了著名的差別定價實驗，將部分DVD碟片對新顧客報價22.74美元，而對感興趣的老顧客報價26.24美元。

這種銷售方式產生了極佳的效果，但后來被老顧客發(fā)現(xiàn)，最終以亞馬遜賠錢并道歉告終。

“大數據殺熟”常見形式

? 根據用戶使用設備不同而差別定價，如：蘋果與安卓用戶定價不同；

? 根據用戶消費場所不同而差別定價，如：給距離商場遠的用戶定價更高；

? 根據用戶消費頻率不同而差別定價，如：給消費頻率高的用戶定價更高。

怎樣避開“大數據殺熟”

? 網購時，偶爾換新賬號，查看價格變化情況；

? 貨比三家，提防商戶隱藏信息，多了解商品；

? 切勿輕易被商戶鎖定、被套牢。

“大數據殺熟”后話

——給賣家的話

大數據分析是為給消費者提供更好的服務，差異化定價應遵守底線，保證用戶的知情權，以防危機品牌的名譽，造成忠實用戶的流失。

——給買家的話

沒有人能避開大數據，根據消費習慣、喜好等，在線平臺會給每位消費者貼上千個標簽。

不想被大數據“套牢”，就要“知己知彼”，我們要跟上大數據時代的步伐，就一定要注意培養(yǎng)自己的大數據分析思維。

CDA明星導師李奇老師表示，大數據分析是連接數據與人類認知之間的橋梁。

大數據分析是什么？

百度百科的定義，大數據分析，是為了提取有用信息和形成結論，而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

簡而言之，就是將數據（包括文本、音樂、文字、數字等）轉化為知識、智慧的方法，如：朱朝陽日記中的內容也是數據。

擁有數據分析思維的人，想不發(fā)光發(fā)亮都很難。因此，隨著大數據時代到來，以這種思維為基礎形成了一個朝陽產業(yè)，倍受社會各界人士的青睞。

現(xiàn)今，各大企業(yè)對數據分析能力過硬的人才，需求量也越來越大，供不應求的市場導向，讓這個新風口行業(yè)的從業(yè)者薪資普遍偏高。

給大家舉個栗子

假如你是運營良好的淘寶服裝店店長，你會及時掌握一天賣多少件商品、掙多少錢、哪個品牌賣的多、哪個品牌賣的少、哪種商品需補貨、哪種顏色受歡迎等信息，以便做策略調整，保持競爭優(yōu)勢。

這就是了解情況。

積累一定數據后，你會發(fā)現(xiàn)一些規(guī)律，如：人群甲喜歡買圓領深色服裝，而人群乙喜歡買寬松淺色服裝，有人買A品牌后會購買B品牌短褲，有人瀏覽C頁面后會對D品牌產生興趣。

這就是數據挖掘。

于是，你將圓領深色服裝推銷給甲，將寬松淺色服裝推銷給乙，將B品牌短褲購買鏈接添加在A品牌購買頁中，將D品牌促銷優(yōu)惠加到C頁面，一番操作后商品銷售量大幅提升。

這就是發(fā)現(xiàn)規(guī)律。

觀察一段時間，你發(fā)現(xiàn)E品牌被瀏覽2-3次就能售出一件，于是你想辦法增加E品牌點擊次數，通過瀏覽量趨勢來大致預測未來一段時間內銷量的變化情況。

這就是預測將來。

大數據分析要具備啥能力？

如果你想進入大數據分析行業(yè)，成為該領域的佼佼者，下面這幾塊是優(yōu)化方向，供大家參考！

▼

基礎知識

與朱朝陽還沒有完全成型的思維相比，數據分析師在數學知識的基礎上，引入了統(tǒng)計學，其基礎知識包含數學、線性代數、統(tǒng)計學等，這些也是決定數據分析職業(yè)發(fā)展高度的基石。

對于初級數據分析師，學習描述統(tǒng)計相關的內容和公式即可，但要更進一步就需掌握統(tǒng)計算法，甚至機器學習算法等更多知識，對于算法相關的工作，則要對高數進行深入學習。

▼

分析工具

Excel運用最廣，是最容易入門的數據分析工具之一，函數、數據透視表和公式必須熟練掌握。

另外，具備一個專業(yè)統(tǒng)計分析技能更好，SPSS作為入門是極好滴。不過隨著數據的增長，編程語言的學習，如Python等將會使數據處理變得更高效。

當然，只要和數據打交道，我們就會接觸到數據庫，所以要學SQL（數據庫），掌握基本的增、刪、改、查等技能。

最后，可以學寫主流的利器，如Python或R，有些行業(yè)可能會用到SAS或其他工具，請依據自己的行業(yè)選擇。

▼

業(yè)務/行業(yè)/商業(yè)知識

為擺脫嫌疑朱朝陽對數據進行清洗，數學家為解決難題收集數據……種種跡象能看出，脫離業(yè)務的純數據分析沒有任何意義，沒行業(yè)背景的技術如空中樓閣。

別走進死胡同，想成為優(yōu)秀的數據分析師或培養(yǎng)自己的數據分析思維， 首先要對業(yè)務了如指掌。

熟悉業(yè)務后再去獲取需要的數據，對數據進行業(yè)務分析，制定出相應方案，這才是王道。

▼

溝通能力

數據分析會涉及到很多和業(yè)務部門、技術部門的溝通，做出報告后也需要進行展示，并說服別人接受自己的結果。

因此，協(xié)調溝通能力對于數據分析者而言，也是非常重要的素質之一。

▼

學習力

無論是數據分析，還是其他崗位，都需要有持續(xù)、快速學習的能力，學業(yè)務邏輯、行業(yè)知識、技術工具、分析框架……

END

大數據技術的出現(xiàn)，是為更好的服務于大眾，而非欺騙忠實顧客，謀取高額利益的手段。建議消費者跟上時代的腳步，多了解大數據，培養(yǎng)大數據思維，從而明白如何維護自己的權益。