京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代,隐私怎么办_数据分析师
智慧购物、智慧医疗、智慧交通、智慧物联网……来势汹汹的大数据为超过6亿的中国网民描绘了一幅幅美好的生活蓝图,也为大数据产业发展注入了强大动力。自2008年起,国内各大中小互联网企业陆续涉足大数据领域,短短6年内,一个个原本遥不可及的构想正逐步成为现实。
通过分析注册资料、消费记录、浏览记录、使用偏好等信息,在用户查地图、找餐馆、看视频、网络购物时,网站和软件仿佛能“洞悉”人们的心思,主动向其提供需要和感兴趣的服务及信息。大数据越来越深地渗透进我们的生活,但我们真的准备好了么?
被大数据影响的“自由”
“它在影响我的决定,我觉得自己正在失去自由。”在青海读研究生的王静告诉记者,“双12”期间在购物网站上“淘货”时,搜索页面下方“你可能需要”一栏中的商品令她陷入抉择:“面对这些商品我确实无力抵抗,但总感觉自己被大数据牵着鼻子走。”
在另一家网站上,王静在搜索栏键入一种商品名称,搜索页面旁随即显示“89%的用户选择购买这款商品”,这同样令她纠结不已:“如果选择其他商品,感觉很不明智。”
国际关系学院文化与传播系教授董璐认为,在从众心理的影响下,消费者会认为多数人的选择是合理的,这很容易左右他们的决策。与传统运营模式相比,网络平台通过大数据计算和分析的结果,大大增强了对用户的控制力。
“有时真不明白这是我自己的选择,还是大数据的选择。”供职于北京一家网络公司的白宇告诉记者,作为朋友们眼中的“应用达人”,在习惯接受各种软件推荐的视频、餐馆和行车路线之余,他也时常感到一丝担忧和恐惧。
“越离不开大数据,就越觉得自己在被大数据控制。”白宇说,现在做吃住行娱的选择时,他和身边的朋友通常是直接采用大数据提供的参考结果。
工业和信息化部电信规划研究院基础网络研究部主任葛振斌说,长久以来,互联网都是为人类提供便利的工具,当网络开始主动“揣摩”人们的心理,一种控制权的“被剥夺感”和对新生事物的恐惧感自然会在一部分网民心中产生。
大数据真的安全吗?
2013年10月,国内漏洞监测平台“乌云”发布报告称,如家、汉庭等大批酒店的2000万个客户开房记录因存在第三方存储和系统漏洞而被泄露;2014年5月,小米论坛的用户数据库在黑客界传播,给大批“米粉”造成困扰;近日,130万个拟参加硕士研究生考试的考生信息以1.5万元左右的价格被“打包出售”……近年来,一桩桩网络数据泄密事件接连刺痛用户的神经。人们不禁要问,当“大数据时代”来临,用户安全真能得到保障吗?
据上海一家数据中心的工作人员介绍,面对大数据这一朝阳产业,不少网络公司目前都在抢占“高地”,以期能在未来分到一杯羹。然而,许多企业在人才储备、软件开发、运维能力等方面尚存瓶颈,为未来的大数据安全埋下隐患。
“很多中小企业尚未做好准备。他们并没有真正理解什么是大数据,也没有有效管理它们的能力。”这名工作人员说,在缺乏自主核心技术和开发平台的情况下,很容易遭到黑客袭击,无异于“引火烧身”。
分析人士认为,目前大数据还处于发展的初级阶段,随着技术配备完善,未来的信息录入量将相当惊人,包括身体机能指标、生活习惯偏好、信用资产状况等与用户有关的一切数据。一旦泄露,外界就能拼凑出受害者的一切,受害者可能会承受身份被盗用的风险,后果难以估量。
给“裸奔”的数据穿上“外衣”
学者舍恩伯格在《大数据时代》一书中提出:“未来的世间万物,一切皆可量化,一切皆为数据。”当大数据在医疗、金融、智慧城市等领域得到广泛应用,我们能否放心将自己的幸福交给互联网呢?
葛振斌认为,大数据并不意味着每个人都要在互联网中“裸奔”,如果给这些数据套上“外衣”,运用加密技术把风险限制在可控范围内,用户的隐私安全就能得到有效保障。
中国数据中心产业发展联盟秘书长郑宏介绍,未来的大数据关乎用户的人身和财产安全,需出台相关法律明确企业使用用户数据的权限和方式,确立大数据产业的准入标准,建立信息泄露的维权机制,在发展中逐步完善出一套集法律、技术、管理、应用、开发等多个层面为一体的联动数据安全保障体系。
“人类心理多变而不可控,要有选择性、分领域地应用大数据技术。”北京第三中级人民法院工作人员胡震霄告诉记者,大数据在未来将牵涉伦理问题,应明确用户信息的使用和开发方式,确保一切技术为人类服务,而非“控制”人类。本文来自:CDA数据分析师官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31