“大数据”这个词相信大家都不陌生，随着智能手机的普及通过大数据的各种算法就可以分析出一个人的购物偏好、饮食偏好、生活习惯等～但是现在“大数据”能扫黄你信吗？ 那大数据是如何扫黄的呢？首先如果一个20～35岁的年轻女性的账户出现下列情况大概率会被分析为“涉黄”嫌疑，

‬分析转账收款的场所文章源自懂站帝-http://www.sfdkj.com/15962.html

首先如果分析一个女性转账记录经常来自不同的男性，而且转账的区域和地点比较固定或是比较特殊。比如固定在在某一住所。或是收款的位置显示在酒店、宾馆、歌厅、酒吧等等这类场所。文章源自懂站帝-http://www.sfdkj.com/15962.html

分析转账收款时间

如果一个女性的收款时间都发生在夜间，比如晚上八点到凌晨五六点，并且收款的金额都带有消费特点的比如，199、598、1298等这类的金额，那嫌疑是不是更大了？文章源自懂站帝-http://www.sfdkj.com/15962.html

再加上这个女性如果没有工作，而且这种情况持续时间比较长，比如一个月，一个季度，甚至一年以上，那这个账户就大概率被贴上涉黄标签了文章源自懂站帝-http://www.sfdkj.com/15962.html

‬这和我们有什么关系呢？

可能有朋友就问了，这数据分析的是女性，这和我有什么关系呢？你想如果大数据看到你在特定时间内也恰巧给这个女性转过帐的，你该怎么解释呢？解释不清了吧？文章源自懂站帝-http://www.sfdkj.com/15962.html

总结：随着科技的发展，数据会分析得更加准确，所以不要再抱有侥幸心理，还是那句老话：要想人不知，除非己莫为。文章源自懂站帝-http://www.sfdkj.com/15962.html文章源自懂站帝-http://www.sfdkj.com/15962.html