新零售解读：大数据是怎么看透你的？

大家都清楚，大数据肯定是无法直接读取我们的思想的，但是大数据打出的口号却是比你更了解你自己，这个是基于什么呢？一个是因为大数据的数据收集手段，另一个是因为大数据的数据分析手段。今天我们简单的来说一下这个。

数据收集手段

大数据的数据收集手段很多，但是一般都是经过用户同意的，用户感觉这个是不会曝光自己的隐私的，但是你想不到的是，大数据可以从这些看似没有价值的数据当中分析出许多的东西，我们先举个例子吧。

我们下载一个新闻资讯APP，正常来说他们会请求一些权限，包括了位置信息、设备信息（设备通话状态和识别码）、储存权限还有一些人不会开放的通讯录信息。从位置信息可以直观的判断出你在哪个城市当中，从你的设备信息则可以判断出你用的是什么手机型号，通讯录信息可以读出你的关系网。然后我们打开APP注册，这个注册也就暴露了你的手机号信息了。此外我们会完善一些个人信息，这个个人信息根据你自己的情况，可能会暴露的有性别、生日、行业和地区等等。

注册完后我们就开始浏览新闻了，我们看到一条明星八卦的信息点进去了，看了几分钟，大数据初步判断你是喜欢娱乐新闻的，我们再看看其他的，比如看到一个爱护眼睛的新闻，我们又看了，大数据判断你可能在眼睛方面有需求。同时通过推送一些相同或者互补的新闻，来完成他的判断。在根据你不断的浏览来修正对你的判断。你可能点了个喜欢，收藏了一下，转发了一下，又或者刚点进去看了两秒就退出了。大数据都可以依据此来判断你的喜好。

数据分析手段

如果仅仅是根据我们所暴露的一些信息的话，大数据还很难做到说比你更了解你自己。所以更重要的是大数据的数据分析手段，其算法模型。比较常用的数据分析手段包括了分类、回归、聚类、相似匹配、频繁项集、链接预算、因果分析等等的手段。我们简单的说一下就好了。

例如我们根据上面暴露的信息，系统会给我们打标签分类，例如喜欢娱乐信息、性别女的、使用华为手机的、从事IT行业的用户。同时呢，系统会把打上同样标签的用户的喜好进行匹配。比如非常多打上了喜欢烹饪和摄影标签的用户都喜欢美食，那我也测试一下你是不是也喜欢美食，尝试给你推送一些美食的信息，如果你有去看的话也就给你补充标签了。通过这些算法，逐步就建立出你的用户画像了。