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大数据是如何扫黄的？符合什么特征会被列入名单？
你知道大数据扫黄吗？你是否曾在深夜在酒店、宾馆给别人转账或收款呢？如果有的话，大数据的眼睛就很有可能盯上你了。
什么是大数据？它是怎么盯上的？
用一个平常的例子吧：就是如果一个账号天天看天猫、淘宝里面的商品，天猫、淘宝就会天天给你推送你看过的类似商品。
这就是大数据。
大数据还能通过账号的交易习惯来推测出人的收入水平和职业。
是不是很厉害。
同样，如果有一个账号，每天在 深夜或者凌晨仍然进行交易，并且金额也比较固定，手机定位在足浴、按摩和 养生 会馆，就很有可能被排查为“涉黄”交易。
再用一个网上的例子来简单的说一下，大数据是如何 筛选的。
第一，找出晚上至凌晨交易活跃的账户。
因为大多数商店的账号营业到晚上11点基本就关门了，即使开门营业额也会大幅度下降。
第二，交易的金额比较固定。
第三，交易次数多。
通过以上步骤，就能基本推断出“涉黄”了。
只要被大数据获取到信息，是不是就一定会被抓？
其实也不一定，大数据监测到的数据只是一方面，万一我只是到按摩店去揉个脚，到澡堂去泡泡澡呢。
不过话说回来，不管大数据扫黄具体的实施情况如何，只要我们自己遵纪守法、不嫖娼、不卖淫，就不会有这些担心。
有人就要说了，我给现金，不用手机支付，那大数据不就查不到我了。
我奉劝一句，嫖娼卖淫毕竟是违法行为，万一被处罚，还会有案底，被家人知道更是抬不起头，而且不小心还会染上疾病，所以建议大家不要卖淫嫖娼，做个守法的好公民。
大数据和小数据有何不同?
1. 大数据专注于预测分析，而小数据则侧重于解释现象；2. 大数据旨在探索未知，小数据则侧重于验证已知；3. 大数据关注的是变量间的相关性，小数据则专注于因果关系的研究；4. 大数据考虑的是整体趋势，小数据则更多地关注于局部样本；5. 大数据强调数据的感知和理解，小数据则注重数据的准确性和精确度。
大数据与小数据到底有哪些不同之处?
1. 在大数据与小数据的对比中，一个显著的不同点是，大数据分析侧重于发现数据之间的相关性，而不是传统的因果关系。
这意味着我们关注“是什么”，而非“为什么”。
这一转变挑战了人类长期以来寻求因果关系的思维模式，并为我们认识世界和交流信息的方式带来了创新的视角。
2. 在应用层面，传统数据主要用于描述过去的状态，即“用数据说话”，而大数据的核心功能在于预测。
大数据为我们的生活创造了前所未有的可量化维度，使数据从描述过去转变为影响现在，为企业提供了预测趋势和个性化精准营销的双重价值。
3. 从数据结构来看，大数据的特点在于处理和整合海量非结构化数据。
区分大数据与小数据的标准包括：数据的量、数据的种类和格式、数据的处理速度以及数据的复杂度。
4. 大数据分析的基础与小数据有所不同。
大数据依赖于大规模数据的积累，这是一个从量变到质变的过程。
科技进步为这一转变提供了方法论基础，而互联网的普及使得信息积累达到了引发变革的程度。
相比之下，小规模数据无法完成许多大数据能够解决的问题。
因此，数据驱动企业的发展不是简单地依赖工具，而是需要积累足够的数据量。
5. 大数据带来的变革是多方面的，包括新的认知、价值创造、市场和组织结构的改变，以及企业商业模式和运营模式的转型。
这些变革正在天文学、基因学等领域产生深远影响，并正在改变着当今所有行业。
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