最近开始重新关注大数据，前期报道得出的大数据杀熟现象，再一次的引起了我的关注。
大数据杀熟，本质上是一种消费者剩余为零的一种现象，他将用户的需求通过大数据的分析形成明确的区分强依赖以及弱依赖关系，从而针对强依赖关系的消费者，采取提价等措施，而强依赖的用户，因为已经形成固定的模式因此具有者优先使用，以及消费高价格的动机，从而让商家获利更多。这就是大数据杀熟的主要的原理以及手段。
该现象一经报道就受到了广泛的热议，因为人们心中很不希望自己吃亏。同时企业紧急表态自己的一种情况，以免对自己形象的影响。
大数据具有三个特点，第一，他追求的是相关性，而不是因果性，第二，他要求的是数据足够的多，但是不在意一些细微数据的问题。第三数据是全体数据，而不是抽样数据。因此，大数据所反映出来的一种特点就是百分之百准确，看不出存在的因果关系，但是实际上又具有相关性的一种现象。
换句话说，大数据杀熟就是运用到数据处理的一种关系，它能够与推断出用户是否会去使用产品，是否对产品形成了依赖？
作为一个滴滴出行的消费者，我在某个时间段，我是必须使用滴滴出行的，而这个时段已经通过过去的数据分析预测出来，这时候我的一种价格敏感度就会特别的低，因为我当前最优的选择就是乘坐滴滴出行前往我需要到达的目的地，大数据就是实现分析，了解到我这样的一个强烈的需求，从而提高价格，获得更多的利益。
诸如携程美团，当你是该产品的常用用户去参与订酒店飞机票等方式的时候，其能够通过用户的一个服务情况，以及选购情况，从而对部分商品进行提价和赚取的利润，作为一个使用者并不清楚价格的一种变化，比如说当我在订购七天房间的时候，我身边没有对比的情况下，我也会去选择这家七天酒店，而适当的提价就能够很好的杀熟，从而获得更高的利润空间。
大数据杀熟现象并不是会出现在各种个样的市场它更多的是出现在垄断的市场，比如说滴滴占据80%以上的出网约车流量，而用户心智中的第一选择就是滴滴的时候，滴滴拥有的这个行业的定价权，和行业的替代产品却不如滴滴，从而很好的实现大数据杀熟。
还有一种市场是已经充分竞争过后，形成的固定几家公司占据的市场，该市场用户的可选择性少。而企业已经与其他企业形成了绝对的垄断优势，从而采取这类形式了，杀熟并不会造成用户的大量流失。
大数据杀熟的使用在以下几个场景是不适用的，第一，正在充分竞争中的市场，比如说早期的网约车市场，该类市场的替代产品特别的多，从而决定用户心智的不再是品牌，而是价格。第二是数据具有实时变动的行业一级或者商品。你不能指望手机市场存在着大数据杀熟的现象，诸如故为忠实的一个果粉，买了iPhone4之后，再去购买iPhone5的时候，价格会进行上涨。它更多的是发生在根据实时情况而有所变更的一些像消费领域或者日常生活领域。因为本身所具有的不确定性，所以给大数据杀熟带来了一定的便捷。
大数据杀熟现象，从消费者角度是反感的，对企业而言是一把双刃剑。如何有效的去运用大数据分析是不可避免问题，它需要去规范约束的一种技术。
随着之后，社会越来越多大数据的运用，当人们开始发现数据真正的可怕时，相应的规范也会应运而生。
