Ⅰ 面對大數據我們如何應對
大數據的信息時代，網路安全問題成為最突出的全球性問題之一，我們面臨的挑戰和機遇並存。需要用網路信息化提升創新的能力，因此建設具有全方位的統一管理平台以滿足不斷發展的新需求是十分有必要的。
正是源於對大數據時代IT監控需求的深刻理解，網強軟體利用自身的技術優勢，基渣銀坦於雲計算和大數據的設計理念，提供了網如桐管軟體整體IT監控平台和解決方案。網強網管採用自主研發的先搏行進技術、面向IT環境的監控，不僅保證設備的健康運行，還能在數據分析的基礎上感知應用性能的變化和IT變化，改善用戶的實際體驗和IT運營。 IT服務未來將呈現網路化、個性化、智能化、生態化的「四化」趨勢。分布式的遠程服務、用戶定製的個 *** 、基於大數據的智能服務以及共生互生的生態格局，將成為IT服務的演進方向。網強將不斷實踐與創新，持續推動網路管理先進理念和解決方案。
Ⅱ 如何對抗大數據殺熟
如何對抗大數據殺熟？數據分析師教你反套路
「大數據殺熟」成為熱點話題已經一段時間了，為大家科普原理和揭秘本質的文章也數不勝數。然而，相比起「大數據殺熟」背後的策略和原理，我想大家可能更關心的是——我該怎麼做，才能避免被「大數據殺熟」。
首先還是簡單介紹一下「大數據殺熟」的現象及其原理。
最常見的「大數據殺熟」現象：
某打車平台軟體，同一時間同樣起點和終點的行程的預估價格差異可以達到 20% 以上;
某網路訂票平台，如果你高頻搜索和持續關注，則搜索的機票價格持續上漲，訂票後卻又發現價格下跌;
概括地說，就是指，通過大數據分析和預測的手段，對於同樣的商品和服務，對不同對象收取不同價格的現象。
顧名思義，「大數據殺熟」——其技術基礎是大數據，也就是海量的用戶數據。
通過你的基礎屬性數據判斷你的所在用戶群體、人群特徵(如消費能力)，通過你的行為數據判斷你的偏好和消費意願強烈程度。
綜合一系列的分析，判斷出你是誰，你現在要做什麼，願意付出多少代價去做。然後通過精準的用戶畫像，去對消費能力高、消費意願強烈的用戶展示更高的價格，賺取更多的利益。
已知了對方的招數，對策自然也不言而喻——「反用戶畫像」。
具體該怎麼做呢，給大家提供以下幾種思路和方案，大多數都是我進行過實操並且親測有效的。大家也可以試試看。
思路一：畫像偽裝
1. 簡單粗暴版
操作指南：卸載重裝 APP
親測案例：某打車 APP。卸載後再重裝，車費相比卸載前(2 分鍾前)便宜了 5 到 6 元。
背後原理：偽裝流失用戶或新用戶。
有運營相關經驗的同學應該知道，運營的四大工作內容：拉新、留存、促活、轉化。為了拉新對於新用戶通常會給較大的優惠力度;對於已流失或即將流失的用戶，平台通常會給予特殊的福利以召回和挽留。
而卸載這一行為對應的就是——用戶流失。而重裝後，有一定概率被認為是新下載用戶。
因此通過卸載重裝這一簡單行為，你將會帶著「召回的流失用戶」或「新用戶」標簽被給予一些特殊的優待。
註：
一定概率的意思是指：對於非強制登陸的產品，生成用戶標示的方式一般是 cookie id，卸載重裝後會有新的 cookie id，則會被判定成新用戶;而對於需要注冊登錄才能使用的產品，重裝就可能就不太會起作用了，因為平台是以你的手機號記錄你是誰以及你的數據的。
卸載重裝不僅可以用於大數據殺熟，對於一些游戲也很適用，比如去年風靡一時的陰陽師，卸載一小段時間後再重裝，基本幾抽之內就能出 SSR。其實也是常見的游戲運營策略。
2. 交叉驗證版
操作指南：多找幾個朋友一起試試看
親測案例：朋友在旅行前兩個月就在某訂票平台上持續關注出行航班機票，關注許久發現票價一直在 6000 元以上居高不下，我聽聞後立即幫忙搜索查詢，搜索結果票價不到 4000，遂幫忙訂票，省下 2000 元。
背後原理：精細化運營下，同一策略同時命中多個人的概率是很低的。
因此多找幾個朋友試試看，甚至可以用父母的手機(網路行為不活躍用戶，數據較少)搜索對比，然後選擇最低價的那個下單。
3. 越薅越上癮版
操作指南：偽裝價格敏感用戶
親測案例：越是「無優惠券不下單」的用戶，被派發的下單紅包、優惠券的概率和優惠力度越大。
背後原理：價格敏感用戶是指下單意願強弱度受價格高低、優惠力度影響極大的用戶群體。在用戶運營中，為了節省預算的同時最大化提升轉化，平台會選擇將補貼下發給最容易受補貼誘導而轉化消費的用戶。
因此，如果你能夠被定義為價格敏感用戶，那麼你接收到優惠補貼的概率就會高出普通用戶很多。
思路二：畫像模糊
操作指南：反向操作
案例舉例：當你要搜索 A 時，再伴隨搜索一些不相關的 B、C、D，用無關數據掩蓋你的真實意圖數據。
背後原理：用戶畫像的准確性來自於用戶行為數據的收集和分析。違反自身實際意圖地進行一些操作，留下錯誤標簽，降低平台收集的數據的真實性和准確性，使用戶畫像匹配度降低。
然而需要注意的是，用戶畫像作為一柄雙刃劍，它越了解你越能夠為你提供貼心的服務，同時也越容易找到你的弱點傷害你。因此，當你的用戶畫像准確度降低時，你被傷害的可能性降低的同時帶來的也是你享受的精細化個性化服務的質量可能會降低。
究竟選擇哪一面，這是你的選擇。
思路三：數據保護
操作指南：關掉定位許可，關掉 Wi-Fi 自動連接，關掉 APP 數據需求許可
案例舉例：這里我想講一個自己身上的反例。
3月底的某一天我去國家會議中心參加了北京婚博會，晚上回到家打開微博和微信，發現信息流廣告全部變成了婚紗照、婚慶公司、婚禮禮服等。令我感到恐怖的是在此之前我從未在手機進行過結婚相關的任何搜索，之前也沒有出現過一條結婚相關的廣告。這一切發生改變的原因僅僅是我本人去了婚博會這個地方而已。
背後原理：公共 Wi-Fi 泄密或定位服務泄密。和同事探討了這件事，分析後得出以上兩種可能性。不管是哪種，原理都是通過網路獲取你的物理位置(婚博會現場)後分析出你的所屬人群(婚期將近)和需求(婚禮相關消費)，然後進行信息流廣告推送。
對此我們需要做的是，盡可能地不要讓你的隱私數據(包括地理位置、通訊錄、相冊等)被獲取。關閉掉一切非必須的定位許可、照片讀取許可、通訊錄讀取許可，不要連接來路不明的 Wi-Fi 甚至一些看起來官方的 Wi-Fi。
寫在最後
以上的這些思路和方案，目前來說應該還是可以有效一陣子的。基於這些思路，大家也可以想到更多的其他方案來應對「大數據殺熟」。
然而技術和方法總是在不停發展和進步的，如果不願意做待宰的羔羊，我想我們能做的就是跟上它們的步伐，知其然，並知其所以然，然後找到破解之法。
范冰老師對於大數據殺熟使用一句名言打了個再恰當不過的比方：
「所有命運贈送的禮物，都早已在暗中標注了價格」。
當我們越來越多地享受數據帶給我們的便利服務時，也應該盡早地考慮到我們將要為之付出的代價。
「大數據殺熟」所代表的動態定價也只是其中的冰山一角而已。
而在不遠的未來，數據安全，其實就是你我的安全。
Ⅲ 作文200字如何應對大數據時代
，既是大數據的締造者，因為我們的認知和行為方式都在源源不斷地產生各種各樣的數據；又是大數據的使用者，因為人的大腦幾乎每時每刻都在對所觀察到和所搜集到的各種數據進行分析，以期得出結論；更是大數據的直接受益者，因為通過對數據的分析和挖掘，大數據的大價值最終體現在指導人的行動並由此推動社會的不斷進步。面對大數據時代在現如今面臨的挑戰，個人提出幾點應對策略：
1、合理獲取數據
在大數據時代，數據的產生速度飛快而且體量龐大，往往以TB或YB甚至是ZB來衡量。各種機構、個人都在不斷地向外產生和發布結構化與非結構化的復雜數據，並進行數據交換，如人們當前最常用的數據來源渠道——互聯網，每天的數據交換量已極為驚人。
在這種情況下，由於數據傳播的速度極快，且在傳播過程中本身已有可能通過交換發生多次變換而生成了更多的復雜數據，那麼，對我們普通人來說，當數據充分融合在一起的時候就很難分辨其真正的來源。即使能夠弄清楚數據的真正來源，你又將面臨那些復雜的非結構化數據的考驗。
大數據時代應以智慧創新理念融合大數據與雲計算，在大數據洪流中提升知識價值洞察力，實施高效實時個性化運作，建立有效增值的商業模式。針對大數據時代的基本特徵，加強全方位創新。包括IBM、EMC、HP、Microsoft等在內的IT巨頭，紛紛加速收購相關大數據公司進行技術整合，尋找數據洪流大潮中新的立足點。而涉及人工智慧、機器學習等新技術的創新應用，已初顯效益。將大數據時代全方位創新工作和智慧城市發展緊密結合。藉助移動互聯網、大數據與雲計算的融合、智能運營管道等，建立智能平台，優化配置城市資源，向真正的智慧城市邁進。
電信運營商轉型中流量經營已成共識，即以智能管道與聚合平台為基礎，以擴大流量規模、提升流量層次及豐富流量內涵作為基本經營方向，並以釋放流量價值為基本目標，可見大數據和雲計算的深度融合與此流量經營目標十分吻合。實際上已經有一些運營商藉助大數據Hadoop雲工具管理與分析網路中的用戶數據，為日常運維及制定市場戰略等提供有效支撐。
藉助大數據創新處理技術應對APT安全攻擊。APT安全攻擊的最主要特徵為單點隱蔽能力強、攻擊空間路徑不確定、攻擊渠道不確定；同時APT攻擊一旦入侵成功則長期潛伏，攻擊時間上具有持續性。目前，全流量審計方案具備強大的實時檢測能力與事後回溯能力，並可將安全工作人員的分析能力、計算機存儲與運算能力組合在一起，是一種較完整的解決方案。
Ⅳ 當代大學生應該如何應對「大數據」帶來的機遇與挑戰
大數據，或稱巨量資料，是指所涉及的資料量規模巨大，以致無法通過目前主流軟體工具在合理時間內擷取、管理、處理並整理成為幫助企業達致經營決策目的的資訊。大數據技術不僅能夠提高人們利用數據的效率，而且能夠實現數據的再利用和重復利用，進而大大降低交易成本，提升人們開發自我潛能的空間。人們可以低成本或零成本進行事物信息全息式的縱向歷史比對和橫向現實比對。大數據技術自身不僅能夠迅速衍生為新興信息產業，還可以同雲計算、物聯網和智慧工程技術聯動，支撐一個信息技術的新時代。
雲計算、物聯網、大數據、智慧工程都是新一代信息技術。雲計算技術是一種按使用量付費的模式，這種模式可以提供可用的、便捷的、按需的網路訪問，進入可配置的計算資源共享池（資源包括網路、伺服器、存儲、應用軟體、服務），這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。雲計算技術可以使人們及時利用各類大數據。物聯網技術的實質就是物物相連的互聯網，物聯網的核心和基礎仍然是互聯網，其用戶端延伸和擴展到了任何物品與物品之間，進行信息交換和通信。物聯網技術可以溯源大數據和保證信息的真實性。智慧工程就是把感應器嵌入和裝備到電網、鐵路、橋梁、隧道、公路、建築、供水系統、大壩、油氣管道等各種物體中，並且進行普遍連接，與現有的互聯網整合起來，實現人類社會與物理系統的整合。智慧工程可以激活沉寂的大數據。