大數(shù)據(jù)將是下述內(nèi)容的主要介紹對(duì)象，通過(guò)這篇文章，小編希望大家可以對(duì)大數(shù)據(jù)的相關(guān)情況以及信息有所認(rèn)識(shí)和了解，詳細(xì)內(nèi)容如下。

一、人工智能和大數(shù)據(jù)的區(qū)別

大數(shù)據(jù)相當(dāng)于人的大腦從小學(xué)到大學(xué)記憶和存儲(chǔ)的海量知識(shí)，這些知識(shí)只有通過(guò)消化，吸收、再造才能創(chuàng)造出更大的價(jià)值。

人工智能打個(gè)比喻為一個(gè)人吸收了人類(lèi)大量的知識(shí)，不斷的深度學(xué)習(xí)、進(jìn)化成為一方高人。人工智能離不開(kāi)大數(shù)據(jù)，更是基于云計(jì)算平臺(tái)完成深度學(xué)習(xí)進(jìn)化。

人工智能是基于大數(shù)據(jù)的支持和采集，運(yùn)用于人工設(shè)定的特定性能和運(yùn)算方式來(lái)實(shí)現(xiàn)的，大數(shù)據(jù)是不斷采集、沉淀、分類(lèi)等數(shù)據(jù)積累。

與以前的眾多數(shù)據(jù)分析技術(shù)相比，人工智能技術(shù)立足于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)發(fā)展出多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而可以進(jìn)行深度機(jī)器學(xué)習(xí)。與以外傳統(tǒng)的算法相比，這一算法并無(wú)多余的假設(shè)前提(比如線(xiàn)性建模需要假設(shè)數(shù)據(jù)之間的線(xiàn)性關(guān)系)，而是完全利用輸入的數(shù)據(jù)自行模擬和構(gòu)建相應(yīng)的模型結(jié)構(gòu)。這一算法特點(diǎn)決定了它是更為靈活的、且可以根據(jù)不同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)而擁有自?xún)?yōu)化的能力。

但這一顯著的優(yōu)點(diǎn)帶來(lái)的便是顯著增加的運(yùn)算量。在計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力取得突破以前，這樣的算法幾乎沒(méi)有實(shí)際應(yīng)用的價(jià)值。大概十幾年前，我們嘗試用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算一組并不海量的數(shù)據(jù)，整整等待三天都不一定會(huì)有結(jié)果。但今天的情況卻大大不同了。高速并行運(yùn)算、海量數(shù)據(jù)、更優(yōu)化的算法共同促成了人工智能發(fā)展的突破。這一突破，如果我們?cè)谌暌院蠡仡^來(lái)看，將會(huì)是不弱于互聯(lián)網(wǎng)對(duì)人類(lèi)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響的另一項(xiàng)技術(shù)，它所釋放的力量將再次徹底改變我們的生活。

二、單車(chē)大數(shù)據(jù)開(kāi)始?xì)⑹炝?

1、優(yōu)惠券差異化發(fā)送，不屬于大數(shù)據(jù)殺熟

透過(guò)網(wǎng)友的截圖來(lái)看，不同手機(jī)顯示的服務(wù)原價(jià)是相同的，只是因?yàn)椴煌挠脩?hù)/手機(jī)領(lǐng)取了不同金額或者折扣的優(yōu)惠券，最終造成了實(shí)際支付的價(jià)格差異，這種差異化服務(wù)不屬于大數(shù)據(jù)殺熟。好比我們?nèi)ベI(mǎi)一臺(tái)汽車(chē)，汽車(chē)的原價(jià)是公開(kāi)的，但A通過(guò)團(tuán)車(chē)網(wǎng)渠道領(lǐng)取2000元優(yōu)惠，B通過(guò)易車(chē)網(wǎng)領(lǐng)取9優(yōu)惠，C通過(guò)老帶新返了3000元優(yōu)惠，D通過(guò)4S的微信公眾號(hào)領(lǐng)取了5元優(yōu)惠券，最終的支付渠道是一樣的，但實(shí)際支付價(jià)會(huì)有差異，這種情況不能算作大數(shù)據(jù)殺熟。

當(dāng)然，平臺(tái)優(yōu)惠券的發(fā)放方式確實(shí)有一定的提升空間。像現(xiàn)在，一個(gè)簡(jiǎn)單的優(yōu)惠券，搞出五花八門(mén)的優(yōu)惠幅度，確實(shí)容易繞暈人。

關(guān)于優(yōu)惠券發(fā)送這事上，企業(yè)需要?jiǎng)討B(tài)地平衡哪種方式對(duì)用戶(hù)和企業(yè)都更有利。這個(gè)問(wèn)題是可以繼續(xù)深入討論的，目前尚未形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。

2、要區(qū)分大數(shù)據(jù)殺熟和動(dòng)態(tài)調(diào)價(jià)

撇開(kāi)“共享單車(chē)大數(shù)據(jù)殺熟”事件不談，現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)廣泛存在“動(dòng)態(tài)調(diào)價(jià)”，往往被誤解為“大數(shù)據(jù)殺熟”。

大數(shù)據(jù)殺熟這種現(xiàn)象確實(shí)存在，但沒(méi)有嚴(yán)重到我們以為的地步，現(xiàn)在我們密集的對(duì)大數(shù)據(jù)殺熟喊打喊殺之時(shí)，忽視了市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行多年以來(lái)固有的“動(dòng)態(tài)調(diào)價(jià)”機(jī)制。

當(dāng)我們罵在線(xiàn)旅游APP上的酒店大數(shù)據(jù)殺熟的時(shí)候，忽視了工作日和節(jié)假日的區(qū)別、忽視了VIP會(huì)員的權(quán)益更優(yōu)先、忽視了有些渠道會(huì)有額外補(bǔ)貼、忽視了有些支付方式會(huì)更優(yōu)惠、忽視了早訂和晚訂給酒店帶來(lái)的機(jī)會(huì)成本差異等等因素。機(jī)票動(dòng)態(tài)調(diào)價(jià)的機(jī)制和酒店有一些類(lèi)似，這里不再敘述。

當(dāng)我們罵出行APP“昨日和今天，同一行程價(jià)格不一樣”的時(shí)候，忽視了早晚高峰的1.X倍的價(jià)格調(diào)整來(lái)緩解供需矛盾。而且就算平時(shí)，也因?yàn)閾矶虏灰?、交通燈等待因素，也?huì)導(dǎo)致服務(wù)時(shí)長(zhǎng)和路程的變化，這些變化必然導(dǎo)致價(jià)格差異。

很多文章把“動(dòng)態(tài)調(diào)價(jià)”理解為“大數(shù)據(jù)殺熟”，這種文章只會(huì)激化矛盾，無(wú)益于解決實(shí)質(zhì)存在的問(wèn)題。而且盲目的把“動(dòng)態(tài)調(diào)價(jià)”理解為“大數(shù)據(jù)殺熟”，很容易打擊到商家經(jīng)營(yíng)的積極性，同時(shí)也掩護(hù)了真正的“大數(shù)據(jù)殺熟”企業(yè)的撤退。

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