近年来，互联网技术在给人们带来便利的同时，“大数据杀熟”一词反而渐渐进入大家的视野。这不，近期就有一例“大数据杀熟”事件登上了热搜。7月7日，绍兴市的胡女士诉上海携程公司采集个人非必要信息进行“大数据杀熟”一案成功维权。事情起因是胡女士发现自己在携程APP上订购酒店的价格居然比酒店的挂牌房价贵出了一千多元，“不但没有享受到星级客户应当享受的优惠，反而多支付了一倍的房价。”数据分析优质社群，等你加入哦~
所谓的“大数据杀熟”，通俗地讲就是互联网厂商利用大数据技术，根据用户群体的消费能力和消费习惯对他们进行分类，在出售同一件商品或同一种服务时，老用户的价格会高于新用户。这种现象主要发生在订机票、订酒店、电影、出行等领域。
事实上，“大数据杀熟”早已屡见不鲜，经营者们依靠海量的数据和超强的算法，通过得到用户的数字画像和行为数据分析，以此来制定“合适”的价格，为“合适”的人群服务。获取用户信息的渠道有很多，最常见的就是在APP上埋点采集、通过一些广告联盟来共享用户的浏览器记录、Cookies等信息。常见的用户数据分析思路有：趋势分析、多维分解、用户分群、漏斗分析、留存分析、对比分析和交叉分析等方法。
关于数据分析的算法有哪些呢？
一、回归算法，包括线性回归和二元回归。
二、分类算法，包括决策树、随机森林、朴素贝叶斯、adaboost、xgboost、KNN、SVM。
三、聚类算法，包括K-means、FCM、GMM、DBSCAN、Mean-Shift、凝聚式层次聚类HAC。
当然，“大数据杀熟”并没有那么可怕，搞清了商家的套路，摸清了数据分析的原理，能够更好地帮助我们规避此类事件。不知道大家有没有感受到数据分析的魅力呢？它并没有想象的那么枯燥，它像是一个解题又像是一个解谜的过程，利用一些固定的套路和方法进行多次尝试，最终得出答案、获得结果。此外，数据分析不但在企业、组织里被广泛应用，实际上对我们个人能力的提升以及在工作上的突破都能起到很大的帮助。
