個人觀點，我們作為普通老百姓並沒有辦法和擁有大資料的公司抗衡。本人所能想出來的唯一辦法就是定期賬號，但一直換賬號也是不切實際，首先是不方便，也沒那麼多精力，其次是我們也沒有那麼多的手機號和身份資訊可用來更換賬號。只能寄希望於國家出臺相關政策，規範這些公司的所作所為吧。

目前大資料在全球範圍內異常火爆，在貴陽更是以其得天獨厚的自然優勢開始了大資料經濟。也許很多人要問什麼是大資料，從字面意義來講就是龐大的資料群。從專業的角度來分析，大資料首先是採集資料，儲存資料。其次是分析歷史資料，最後才是預測未來資料。

就殺熟現象而言，為什麼會出現這種現象？原因很簡單，目前在採集資料階段，網路線下的資料並不容易採集，因為目前線下並沒有配合資料採集的硬體設施，比如你要分析溫度，可是街道上並沒有安裝溫度感測器，比如你要分析顆粒濃度，線下也沒有PM2.5測試分析儀器。於是乎，網路虛擬環境就成了資料採集的最佳場所，因為成本低，很多軟體都能輕易採集使用者的消費習慣及網頁瀏覽資訊。於是就有了殺熟現象。

可是從人權的角度來講，這些app沒有經過使用者的同意私下采集使用者資訊，這已經是侵犯了人權，可是我們國家還沒有相關法律約束，於是乎這種非法採集資料也就大行其道。

殺熟這個現象，在線上是否確認，先打個問號❓。從個人層面的是有些辦法的，不需要與其抗衡，而是利用其原理，透過人為隨機方式來減少規律性，例如隔一段時間變下購買習慣，頻率等，或者是不定期的減少網上購買的頻度。另一種是採用不同賬號或平臺，隨機輪流切換使用，更換平臺還是可行的，也就是不同企業間共享使用者習慣資料的可能性很小。在有就是如果真出現這樣情況，儘量多曝光出來，發揮網路力量來逼迫企業減少這種潛在欺詐行為。最後就是希望從政策方面，給於引導，給出規範，監管政策。

“殺熟”剛開始以線下為主，社會上的一些商人對熟人謀取更高的利益，面帶笑容，親切搭訕、唏噓問候中，溫柔地宰你一刀。

自從網際網路時代的發展，“大資料殺熟”在2018年3月大爆發，一些有心人透過比較，發現同樣的商品或服務，老客戶看到的價格反而比新客戶要貴出許多的現象。稱這種現象為“大資料殺熟”。

網際網路公司透過不同的渠道收信使用者資訊、購物、行為等資訊。給每一個使用者進行一定的標籤和畫像。

對使用者畫像維度包含多方面，包括：使用者個人資料、會員等級、行為、訂單特徵、其社交網站資訊、搜尋網站搜尋資訊、職場網站資訊、內部客服資訊等。

判定這個使用者的屬性，再針對性地給出產品，可以極大地提升使用者感受，能避免使用者被無故打擾的不適感。如果這個使用者“對價格不敏感的人”，可以對購買的商品或服務進行“被溢價”。

我們先根據使用者畫像維護來分析。

1、使用者個人資料，可以不詳細的，儘量不詳細。收貨的聯絡電話，如果可以用小號，就用小號。對於小號如何找，您自己去問“度娘”。

2、消費行為，多分散幾個購物網站購買，特別每個月的生活用品，可以超市，哪就超市購買。

3、訂單特徵，透過您經常的消費記錄，來分析您這個人喜歡購買什麼價位，什麼質量，什麼品味等。跟消費行為類似做法。

4、網際網路上，儘量少留些可以給別人關聯的資訊，比如，手機號碼、證件號碼等。

5、招聘網站上的個人資訊應是比較真實和有價值，比如，手機和證件號碼，對他們是公開。對於手機號是可以給小號，但證件號碼這個給不了假。還是到大招聘網站，他們公開也只是手機號碼，證件號大部份是不公開，避免個人資訊外洩。

當然還有很多地方要避免，我們就讓下面的朋友補充。

只挑被推薦的那一波里面最便宜的買。

或者自己重新輸入自己感興趣的東西。

沒事就去逛商場，看中的衣服就拍下來在淘寶或者京東或者唯品會上找相思款。

經常變換自己喜歡的種類。或者推薦的都是相似的東西的時候，就直接翻過去不看，不停留，慢慢自然就不給你推薦了。