大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于房地产商业大数据分析作业的问题，于是小编就整理了2个相关介绍房地产商业大数据分析作业的解答，让我们一起看看吧。
大家有被大数据杀熟过吗？
大数据杀熟的情况我遇到过，同样一件棉服，我的帐号是680元，我老婆帐号是670元，刚开始我没发现，我付款后随便告诉了老婆一句，结果老婆发现她的手机上显示是670元，后来我就果断退货，用老婆帐号重新拍了。
所谓杀熟，就是某个软件在充分了解客户的使用习惯和消费行为后，判断出这个客户属于高消费人群，消费能力强，在购买同样的产品，会比别人贵一部分。
没有商业道德
比如我买一张机票被杀熟，就单纯是因为被网站大数据分析出来我经常坐飞机往返国内外而已，卖票网站并没有为我多付的钱提供任何额外服务，我就是当了一回冤大头而已。
涉嫌违法
有的***不仅分析你在它的***上的消费行为，还会利用技术手段，在你没有运行它时偷偷读取你的手机信息，比如你手机装了哪些***，经常登录什么网站，一个月网购几次，看几次电影，点几次外卖等，通过这些行为来判断你属于什么层次的人，是白领？金领？还是***丝一枚？然后根据不同结果决定要不要坑你，这个就是涉嫌侵犯个人隐私了。
所以，所谓目前的大数据杀熟现象就是一个灰色行为，作为消费者非常讨厌这种行为。
大数据杀熟，我觉得肯定会有呀，不然干嘛要收集那么多日志进行储存、分析呢？
大数据***集日志、数据存储、数据挖掘、数据分析等等这些行为一方面给企业战略方向、产品方向的调整等等，顺便再杀个熟 这其实也正常，虽然很讨厌，但是企业要生存，提供了那么多免费的东西，合理的杀熟也很正常，毕竟互联网公司活着都挺不容易。
简单举例：滴滴打车，不同手机打车价格就不同，iPhone用户可能会贵一点；
实际生活中，"大数据杀熟"太正常，举一个最近的例子，由于我经常使用摩拜，也时常购买月卡，可最近发现由于我经常使用，连续购买月卡为16元每月，而朋友使用频次较低，却还保留这5月每月的优惠。
大数据杀熟乃是企业一种‘***式’的行为，仅是为了短期利益，在找到下一个盈利点前的资本压力行为！在当前粉丝经济，熟客才是最需要被尊重的观念下，该作为显然是不长久的！
看到这个标题，感觉高大上的科技大数据被冤枉，被利用。
大数据
大数据是近年来很流行，很热门，潮流的一个词，一项技术，被热传，热用。并且大数据技术给人们生活，生产带来便利，深受人们喜爱，喜欢，企业广泛使用，尤其互联网企业，***公共基础设施等。
大数据给人们优势的同时，也被别有用心的企业利用，谋取利益，窗户开了，在新鲜空气进来的同时，苍蝇蚊子也飞进来。
以互联网购物为例，人们在购物的同时，被大数据画像。比如你喜欢买什么衣服，经常去的店家，什么时间段去，价格是多少等这些指标，都成为大数据画像的点，无形中你就有了一副购物画像，被互联网公司捕获，被推广或者卖给某些需要的公司，作为商业投递，类似于我们被贩卖的电话号码，个人信息。
这时候大数据杀熟就成为网红名词，权威性的人民日报做了批评性报道。
如何避免被大数据杀熟
要想人不知，除非己莫为，古语精辟概括。今天人们被大数据监控，成了现代版，精准的高科技警察，验证古人精髓。
要想不被大数据杀熟，给杀熟的机会，除非你不上网，不购物，不用各类***，远离网络，回到传统时代。
谢谢各位老铁留言讨论关于大数据杀熟的那些事，顺手点点【关注】成为朋友，希望你的每次到访都有新的收获。
确实亲身经历过，订机票的网站：
1、同一手机连续几天查询过几次，机票马上上涨，还好用同事手机查询后被我们识破。
2、搜索显示的最便宜价格的机票，点击进去在非常隐蔽的地方，很难找。
大数据主要涉及的内容有哪些？可以从事哪些岗位？
大数据一词起源于apache旗下的一款开源组件hadoop（该组件可用于存储结构化与半结构化数据并进行离线批处理）。目前，业界对大数据并没有明确的定义，一般是从大数据的‘4V’特征进行阐述，即volume（大体量）、variaty（多样性）、velocity（及时性）及value（价值密度低）。
大数据设计的内容比较广泛，包括大数据存储、大数据实时/离线计算、大数据分析等。经过十几年的发展，大数据已经形成一套涵盖各种应用的大数据生态圈，具体包含数十种组件。其中，与大数据存储相关的组件有HDFS（分布式文件系统）、hive（数据仓库）、HBase（大数据列式存储）等；与大数据计算相关的组件有mapreduce（第一代离线批处理计算框架）、spark（基于内存的计算框架，可用于离线或实时计算）、Flink（流式计算）等；与大数据分析相关的组件有spark ml（spark机器学习算法库）、tensorflow（分布式深度学习框架）等。此外，还包括yarn（***调度）、oozie（工作流）、kafka（消息队列）等就不一一介绍了。
目前，大数据相关的岗位可以粗略地分为大数据开发与大数据分析两种。其中，大数据开发主要是负责搭建并维护大数据集群，并对相关组件进行二次开发以适应公司的具体业务；大数据分析主要是在大数据集群上实现相关的机器学习或深度学习算法，挖掘相关的信息，***决策。
在“大数据”出现之前，对于大量的数据一般称为“海量数据”或“大规模数据”。而“大数据”不仅指规模庞大的数据对象，还包括对这些数据对象的处理和应用活动，是数据对象、技术与应用的三者统一。
“大数据”首先是指数据体量大；其次“大数据”数据类别大，数据的种类和格式多，不仅有结构化数据，还包括半结构化和非结构化数据。“大数据”还要求数据处理速度快。此外，“大数据”数据的真实性高，
并没有限制“大数据”可以做什么不可以做什么。在目前和可预见的不远的将来，大数据可以应用在以下几个方面：
1. 决策分析。通过以前和现在的数据对可能发生的事情进行预测并提出行动建议。
2. 在未知因素间寻找关联性。用“大数据”来分析不想管的数据间是否有关联性，这种关联性造成的影响。
3. 数据挖掘。
总之，有了大量的数据，通过有效的方法利用这些数据，从而得出有用的结果。这就是“大数据”的用处。
大数据是IT行业的专业数据，目前被大家片[_a***_]理解为“很多很多的数据”，这是一个错误的认知！
大数据是人工智能时代的基础特点之一，根据《大数据时代》一书介绍，大数据需要具备以下五个特点：
大数据之所以被称之为“大”，主要是指数量比较大。只有数据体量达到PB级别以上，才能被称为大数据。我们日常听到的部分企业建个数据库，收集了几个GB的图像或用户信息，就称为大数据，要知道1PB=***TB=*******GB，也就是说，这些企业建设的数据量，很多连大数据的零头都算不上！
从以上几个特点，我们可初步分析出大数据的应用场景，然后再从应用场景去分析大数据主要涉及的内容和在这些应用场景中的岗位有那些。
场景1、大数据量的交易。如互联网行业的大型电商平台，需要通过交易大数据进行客户行为分析、商品广告分析等；
场景2、大数据量加工。如供应链、生产过程优化、生产计划等；
场景3、服务智能分析。人类衣食住行方面的服务场景非常多，如：***、城市出行、服装、餐饮等，对这些数据进行综合清洗，从人的维度、货的维度、交易的维度来进行分析，可提升服务价值和优化服务方向；
场景4、科技智能化处理。如生物技术、基因技术、医疗技术等科技领域，会产生大数据了的基础数据，通过对基础数据的解读和处理，来提升生命科技的研究；
其他场景还可根据不同的行业做细分，此处不一一列举，感兴趣的读者可通过下面的大数据应用矩阵图进行分析：
从上面的应用场景，我们不难看出和大数据相关的一些岗位：
到此，以上就是小编对于房地产商业大数据分析作业的问题就介绍到这了，希望介绍关于房地产商业大数据分析作业的2点解答对大家有用。
