
大数据需要守住自己的边界
什么是大数据的边界,对于很多企业以及数据专家来说,大数据在一个个已经成功的案例的衬托下,大数据很快被描述的无所不能,但是大数据真的是无所不能吗,当然不是,大数据也有可能会造成不友好的行为,这就是大数据的局限,涉及到隐私问题。
互联网技术的发展,你的浏览记录,购物记录,你的联系方式这些本身是属于你的隐私信息,设置你的银行卡的信息都会暴露在互联网当中,甚至你敲下的每一个字符都会成为记录,网络可以拥有你所有的行为信息,也就是意味网络企业可能通过对你的这些隐私信息的分析,预测出你的下一步行为,或者是经过一定的推断,这就是为什么在网络购物的过程中,经常会出现各种网络诈骗或者电话诈骗,消费者都无法得知这些骗子是怎么知道自己的相关信息明,甚至有一些是十分隐私的信息,才会有人即使上当受骗了,还是深信不疑。有人说这就是互联网的特性,没有办法避免的,有这些数据分析才有大数据,得不到信息的话,哪里来的大数据。但是所有的事情都是有边界的,是要使用的环境和需求不当,就有可能会引起消费者的反感。
以上可能存在的问题也不是没有办法解决的,对于企业来说,智能化和个性化并代表用户信息的暴露话,数据是没有错误的,只要守住大数据的便捷,提供基于保护数据隐私的服务,也是可以守住大数据的边界的。
大数据不是不可以利用的,在使用大数据分析的基础上,可以改变用户的体验度,让可以不回去考虑涉及隐私的等等,可能在使用大数据预测功能的时候会涉及到很多的隐私数据,但是基于保护隐私的数据服务就可以给客户带来不一样的感受,我们在购物的时候,例如京东以及唯品会各地都有分仓,已经购买的产品在很短的时间内就可以到达客户的手中,时间岁福安了,客户的体验度也不断的提高。例如支付宝推出的芝麻信用,天猫的花呗等虚拟信用额度,都是一种基于大数据技术的基础上,提升数据服务成功案例。
隐私是大数据不能碰触的底线,很多已经存在的事实已经证明了这一点,对于企业来说,改变数据服务的方式才是重点。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11