京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
【PConline 杂谈】我 最近遇上了一些很有共性的问题,我身边一些已经使用互联网十几年的朋友开始忐忑一些现在的网络环境,很多涉及到隐私的产品不敢通过电商购买,一些涉及到私 密的信息也尽量避免在网络中记录和出现,有这种顾虑的人应该算是少数有远见的朋友,他们的表态都是,在这么一个大数据的环境下,如果你自己再不注意自己的 隐私,你甚至可以在1天之内将你几十年的信息全部公布于众且变为别人敛财的手段。
当大数据开始制造一些不必要的隐患,这些有远见以及了解云时代的朋友们首先警觉起来,因为你的个人信息正在无时无刻不在被别人利用,试想一下,一个十一长假七天时间,你的各种网上定制的餐饮、交通、住宿甚至网购,将暴露你多少的隐私?
7天假期多少隐私?大数据制造的恐慌年代
7天假期 你的数据可能暴露无遗
互联网时代,只要给你一台电脑或者一部手机,基本上吃穿住行玩都能搞定,无论国庆假期你是打算在家休息还是出外游玩,你多多少少都会利用网络进行一些规划安排,这过程中,不可避免的在泄露你的个人资料进入别人的大数据统计中。
一 吃
网络订餐,优惠劵购买,团购信息,你的消费水平将通过大数据回馈给互联网公司以及具体的餐饮公司,这些长期积累的数据对比有可能将决定下一个长假,什么样的 团购产品最多,你看似买了98元的烧烤卷,但实际上数以万计的数据对比,将这些本身独自一文不值的东西信息变成了贵如油的国内餐饮消费数据。
二 穿
色彩、款式、产地、价格,一件衣服,你所挑选的型号将会被统计在列,这也将导致明年这个时候,新品的样式实际以及对口的消费人群,而你的个人数据将被记录,有一定可能被标注为重点客户,在明年的新品中,你,将是重点推广对象。
三 住
订购酒店,租房,这两个项目每年的数据统计将制造不可预期的利润回报,你的订房信息将被酒店记录,被数据公司进行分析并确定该地段的热度从而将数据返还给酒店,让他们制定更有利润的客房价格。
四 行
在大数据的帮助下,现代化的旅游相比早些年有了极大的进步,你能够通过数据分析得到更加适合你的旅行路线已经周期,但同样也有人利用数据分析,将你的个 人信息分类,并且推销诸多你不需要的服务内容到你的个人信息中,这种事情十分常见,垃圾电话怎么产生的,不就是这么出现的么。
五 玩
就因为现代人玩的方式越来越多,数据的意义越大,一个过亿产业的出现,必须根据人们的兴趣爱好来制定,你爱玩手机,好的,那么我们都做就做手机。你们觉得手机太小,好的,那么我们都做平板。
小结:从这些方方面的生活细节中,大数据本身迎合互联网时代与我们的接触可以说是毫无缝隙,你的一点一滴都莫名其妙的被记录在案,说的严重一些的,你的 个人数据和信息,在十一时间被种种记录,7天时间,无数个你可以促使下一个亿万产业的诞生,为什么?这就是大数据分析带来的效果。
一边是大数据引领未来发展概念如火如荼
政府机构和企业都在大数据处理上加大布局。BAT三家投入力度较大。百度把控住搜索、地图等数据入口,并加大人工智能技术研究,如成立百度深度学习研究 院、挖来谷歌大脑之父吴恩达,都是在为大数据分析做准备。阿里在从IT向DT转型,要做数据公司,天猫、淘宝、支付宝、阿里金融产生的数据构成了个 人、企业、商品和金融之间的完全数据链,能够让阿里巴巴提供更精准、高效的服务。腾讯除通过QQ、微信等进行数据收集外,也在加大大数据分析力量,如成立 腾讯互联网与社会研究院,培养和引进大批相关人才。
另一边是个人数据被侵犯事件频频发生
如个人信息在不知情情况下被收集。苹果手机收集国内用户信息回传到美国,小米手机在境外市场收集用户信息回传到大陆,都遭到用户及监管部门不同程度的质疑。手机安装的APP,会在用户授权或者非本意授权的情况下,收集用户的信息。
再如个人信息被非法使用,甚至牟取利益。2013年10月,开房数据泄露门曾经引起轩然大波。不久后,一个名为2000万开房数据的文件出现在网上。当时一些查询开房数据的网站被关停。然而近段时间,查开房的网站又死灰复燃了。
于是,争议摆在了面前:是推动大数据发展,积极贡献个人数据,实现其最大价值呢?还是要加大个人信息保护力度,控制大数据发展进度呢?陈述认为:
其一,大数据是发展趋势,技术与产业的发展,可以有一定的引导,但当一切条件基本成熟之后,发展之势势不可挡。
其二,用户本身要加大个人数据保护意识。发展过程中必会带来进步与糟粕。每个人对自己的数据隐私及安全负责,增强保护意识,可以降低受侵害的可能性。
其三,政府机构及行业机构要加快制定大数据处理相关法规及机制,规范大数据采集、存储、分析及应用等过程,促进产业良性发展。
对于大数据发展与个人数据保护的解决方案早已有人提出。MIT人类动力实验室主任阿莱克斯彭特兰及其团队提出建立一种信任网络。在这种网络下进行数据 分享,有四个原则:一是数据采集者要通知用户。二是用户对于数据的采集、应用知情并且同意。三是第三方机构要对数据处理过程进行审核。四是个人随时可以撤 销自己的数据。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19