论文警惕！别被大数据杀熟，本文是大数据方面有关函授毕业论文范文与杀熟和数据杀熟和警惕方面毕业论文模板范文.
这年头,利用大数据“杀熟”的情况屡见不鲜：同一个航班的机票,在某旅游平台上,用户只要第一次搜索不买,之后再搜索便开始暗暗涨价；同一段打车旅程,老用户和新用户的报价竟然也不一样……
近年来,在线差旅、交通出行、在线票务、视频网站、网络购物等诸多网络平台企业纷纷被曝出存在大数据“杀熟”行为——购买同样的产品或服务,老客户反而要比新客户花钱更多,而客户却浑然不知自己已被“区别对待”.一时间,大数据“杀熟”成了人人愤慨的事.
“杀熟”不是新事物,并非线上独有,线下也很常见.比如去餐厅吃饭,与店主、伙计熟悉后,反而会受到怠慢,这是因为店主清楚,客人习惯来此就餐,服务随意些也没关系.反观招待新客,为了给客人留下好印象,店主会格外殷勤.不过,在“互联网+”消费环境中,“杀熟”发生更频繁、更隐蔽,也更容易实现.其背后,大数据起到了推手作用.平台会根据搜集到的用户个人资料、购买习惯、地理位置等行为信息,通过模型建立用户画像,然后根据画像,给不同用户推荐相应的产品、服务和定价,实行区别化的营销策略.说到底,用户相当于被大数据算法给“算计”了.
事实上,通过分析用户上网行为、购物模式、使用设备等,对用户差别定价的做法早在2000年就出现过.当时,亚马逊对68款碟片进行了差别定价.不过,这一差别很快被细心的消费者发现.付出高价的顾客怨声载道,纷纷对亚马逊口诛笔伐,时任CEO贝佐斯只好亲自出马做危机公关,表示的调整是随机的,这仅仅是测试,并向高价购买DVD的用户退还了差价.
亚马逊的“测试”草草收场,却仍有很多企业在利益的驱使下,不断进行类似的尝试.特别是在大数据分析技术日益精进的当今,“杀熟”通常有以下几种套路：
一种是借助大数据进行“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“大数据杀熟”套路.商家通过移动端应用后台收集用户的消费习惯信息,如常浏览的商品类型、区间、购物历史等,并进一步收集与用户身份特征（如手机号码、微信、微博*等）相关联的其他应用信息,通过银行账户资金往来短信等途径估算用户的收入水平,从而进行行为建模,给用户贴“标签”,针对性地向用户推送一部分商品,隐藏另一部分商品,诱导用户的消费选择,并进行一定幅度的加价.
另一种是通过地理位置信息实现“杀熟”.商家通过移动端应用后台收集用户的地理位置信息并进行实时分析,若用户所处的位置附近潜在的竞争对手较少,则进行一定幅度的加价.此外,用户的住址、办公地点、常去消费的场所等地理位置信息也可以用于判断用户的收入水平及}肖费能力,使得“用户画像”更为精准.
还有一种是通过用户与移动端应用的交互行为细节实现“杀熟”.用户与应用交互的行为细节体现在键入信息频率、搜索关键词等方面,能够在一定程度上反映出在某一时间点,用户对于商品或服务需求的迫切程度,一些商家会基于这些信息进行动态浮动加价.
从市场经济学角度看,对不同消费能力的群体差别定价属于正常现象,差别定价也符合商业公司的最终目标——实现利润最大化.然而,同一时刻对同一产品的差别定价,将消费者蒙在鼓里随意加价,恐怕是企业损害消费者权益的“高技术任性”.举个例子,一罐可乐在超市只卖2元,在五星级酒店能卖30元.但是,一罐可乐的正常是透明的,所以在五星级酒店的溢价是公开的.但“大数据杀熟”却处于隐蔽状态,多数消费者是在不知情的情况下“被溢价”了.因此,真正让消费者感到愤怒的,并不是溢价本身,而是被“杀熟”却浑然不知这件事.
以牺牲老用户的利益来获得新用户的好感,吸引新用户,是大部分“杀熟”企业的出发点.但是当新用户转变成老用户,“杀熟”的刀子也会迎面割来,而消费者则沦为一茬又一茬待收割的“韭菜”.当然,众多网友也不会“坐以待毙”,纷纷想出避免大数据“杀熟”的招数：
首先,尽量把自己伪装成非熟客,切勿轻易被商户锁定、被套牢.比如在购买东西时,不要在支付前登录*,等到要付款了再登录.届时,商家想大数据“抬价”也为时已晚.还有,尽量不要在浏览中留下痕迹.用户偏好的数据积累来自于用户的浏览记录、购买过的东西、点击过的广告、*过的商品等.主流浏览器大多有匿名浏览模式,也叫隐身模式或者无痕浏览,开启隐身模式,浏览器不会记录访问过页面上的信息,包括浏览记录、、Cookie、缓存的图片等.此外,手机的苹果和安卓系统都会在下载新应用时,提示隐私数据的设置,用户可以根据自己的需要选择是否要禁止它对通讯录、地理位置等信息的抓取.再者,尽量少使用“购物车”功能.因为在很多情况下,加入购物车后的商品涨价很及时,降价不提示……
大数据技术本身是中性的,关键在于使用者用来做什么.从经济学的视角,针对不同消费能力群体差别定价并非一定是坏事.然而,将消费者蒙在鼓里随意加价的情形,并不在其列.为了获得灰色超额利润,损害消费者权益,已经构成违背消费者知情权的欺诈.
其实,就算互联网公司要差别定价,也有两种措施：一种是在标准定价的基础上,向部分用户通过优惠券、返利等手段来变相降价；还有一种是直接向老用户提价.这两种手段虽然最终的结果是一致的,但是在给用户的心理感受上是完全不同的.因为只要标准定价还存在,用户在一定程度上会认可定价是公平、有规则的.因此,对企业来说,应遵守定价底线,保证用户的知情权,不进行欺诈、不落井下石、不乘人之危,才能不枉消费者的信任.
该文点评：本文是关于对不知道怎么写杀熟和数据杀熟和警惕论文范文课题研究的大学硕士、大数据本科毕业论文大数据论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料.
参考文献：
1、 警惕！这些妇科病最易被误诊 不要一次检查后就手术女性容易被混淆误诊的常见病主要有以下几个慢性宫颈炎与宫颈癌；HPV感染与宫颈癌；功血（功能性子宫出血）与子宫内膜癌；子宫肌瘤的良性与恶性变（平滑肌肉瘤）；卵巢囊肿与卵巢癌 举例.
2、 大数据时代高校图书馆信息素养教育模式的演进和比较 关键词大数据；高职图书馆；信息素养教育；演进摘要文章阐述了大数据时代高校图书馆信息素养教育模式的演进过程,分析了当前大数据环境下高校图书馆信息素养教育三种模式的利弊,并对其进行比较研究,最后提出了大数.
3、 大数据时代国内图书馆精准服务模式比较 摘要图书馆精准服务模式是根据读者具体的需求实施准确的定位,借以高效率调动馆藏资源,直接提供给读者 结合国内多家图书馆的精准服务案例,对比分析国内图书馆常见的精准服务模式,找到图书馆在精准服务方面存在的.
4、 从多维视角看大数据时代的智慧图书馆 向宏华,龙军（桂林理工大学图书馆,广西 桂林541004）关键词大数据；智慧图书馆；智库；图书馆需求摘要文章从多维角度阐述了智慧图书馆的由来,深度分析了多维视角下智慧图书馆的新特点,概括了智慧图书馆的.
5、 基于大数据时代的图书馆文献资源建设模式 关键词大数据；图书馆；文献资源；建设模式摘要信息技术的迅猛发展及大数据时代的到来,使图书馆在转型发展中也实现了文献资源建设模式的创新 基于大数据的时代背景,图书馆文献资源建设更侧重于大数据理念与技术的.