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自己隱私被侵犯而解除安裝另一個購物軟體嗎？”
林淑雯搖了搖頭：“說實話，我是會比較享受這種便利的。”
“事實上大多數人是跟你一樣的，如果多幾次這樣的操作，甚至使用者就會對另一款購物軟體產生依賴。
在這個基礎上，這款購物軟體如果突然有一天推送給你你沒有那麼想要的東西，你點進去的機率也會比一開始提高很多，甚至購買的機率也會提高，人都是習慣動物，習慣成自然，這是人之常情。”
那麼問題來了，雯雯，為什麼這款購物軟體會推送一些和顧客大資料無關的商品？”
林淑雯沉思片刻後有了答案：“我想是因為是購物軟體內入駐的商家出錢讓購物軟體推送，他們才會推送的吧？”
“沒錯，就是這樣，這就是用大資料服務使用者後的最主要的賺錢方向——廣告費。”
“等等！洛明，購物軟體的後臺是怎麼才能知道使用者需要哪一件商品呢？
除非使用者搜尋過這個商品，不過即便如此，這些搜尋資訊也都掌握在入口網站那邊，我們根本買不到，即使能買到，成本也會非常非常的高。”林淑雯皺著眉頭說道。
“不，雯雯你錯了，入口網站也很難確定使用者的需求，就算搜尋過就一定會是使用者想要的嗎？男人就不會搜尋絲襪，高跟鞋嗎？
大資料其實根本就不需要透過任何外來軟體，我們的資料來源於使用者本身，或者說是使用者這個id。
還是拿購物軟體來說，它是怎麼確定確定使用者的需求的呢？其實很簡單，透過使用者的快遞資訊，快遞資訊是實時顯示在手機上的。
透過快遞資訊，購物軟體就能完成收集到相關資料，得知使用者目前買了什麼東西，然後再透過使用者購物的大資料，預測出使用者對什麼型別的商品會有需求，最後完成精準推送。”
“那要是初次使用購物軟體的使用者呢？”
“這個就更簡單了，按年齡和性別推送，比如說你，我在確定了你是女生，今年歲的時候，我給你推送化妝品，偏年輕款式的包包之類能打動女生的產品。”
聽到這兒，林淑雯徹底明白了洛明的想法，同時她也為洛明對於大資料的構想和使用而感到震驚。
“當然了，我前面說的只是大概思路，具體操作遠沒有我說的這麼簡單，分析的樣本數量也是非常龐大的。
所謂大資料只是預測，而預測就永遠不可能100成功，我們能做的就是儘量提升預測的準確性。”
