
可怕的大数据_数据分析师
早上突然接到一个电话,是某某车险打来的,我知道是个广告电话,但出于礼貌,还是耐着性子听他讲前言。但这个电话的内容很不一般——“我们监控到你昨天晚上7点20在网上查看了车险报价,所以给你打电话看有什么可以帮你……”我怒了:“第一我没有在那个时间上网,第二你们为什么要监控我的行为?第三,你们怎么会知道我的手机号?”我挂断了电话。
我很奇怪,就算我上网浏览过车险报价,人家就根据我的IP地址找到我的手机,难道我的一切个人隐私都变成透明了的吗?我忍不住背后发冷。
一同事告诉我,没错,这是真的。前两天,他想要帮一个亲戚看看房子,用手机上某个房地产专业网看了看房源信息,没有注册,也没有登记任何信息。之后,他就频繁接到该网站电话:“你好,我们注意到你在网上关注房源信息,希望可以帮到你,推荐合适的房源……”他当时倍感惊讶。
自从大数据理论出来后,越来越多的商家学会了大数据营销,我们就开始忍受那种无时不被一双眼睛盯着的感觉。去年底车险即将到期的前两个月,估计是保险公司数据库共享,或者干脆就是数据被打包出售给不同的保险公司了,那段时间,我接到各个保险公司前后不少于50人的营销电话,每个人平均给我5-10个电话,不管你在会议中、还是在开车,总是冗长的前言和问候,虚伪的礼貌和热情,我听到电话响都要恐惧接听了。
这一两年,大数据变得更恐怖了。有个有趣的段子在网上流传,说明什么是大数据——某人订餐,一报出自己的电话号码,接线员就调出了他家甚至他个人的全部信息:家庭住址、家里人员、年龄性别、职业收入,甚至健康状况、入院历史……这种一切尽在别人掌握中的感觉,让整个人马上就不自在了。
上淘宝买东西,上旅游网看看旅游信息,甚至百度一下什么资料,你都会发现大数据无处不在。某日朋友给我推荐一种小食品很好吃,她发来一个链接。我正闲着无事随手点开。其实就仅仅浏览了一下。第二天,我发现开机时弹出的淘宝小窗,就开始推送各种食品卖家的信息了。上百度查了下资料,之后很长的时间,屏幕右下角都会有类似内容的推荐。我知道,技术进步了,后台的数据记录和分析已经不稀罕了,你的一切行为、爱好都被网络的后台记录在案。我有一种无处遁形的感觉。
前几年,有种真人秀很受关注和质疑。为了展示家居用品,美女在透明的房子里生活,任人围观。我是习惯把自己藏起来的,成为众人焦点的美女当时非常令我同情。但大数据来了,我们,正在变得越来越透明。有一天,我们每个人都会变成透明房子里的人,技术,就像一个巨大的魔眼,让你无处遁形。
我想,那样的科技,一定是个灾难。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23