该平台能够在短时间内对信息进行筛选、分析和处理，信息来源多，处理速度快，应用面广。同时，由于技术的发展，客户与商家之间的交易更多的是通过手机、平板电脑等移动设备完成。用这些设备下单时，顾客只能看到自己页面的价格，而很难与购买商品的其他顾客进行沟通或比价。互联网平台也会更换交易界面，设置优惠券、活动等形式隐藏价格，消费者很难对价格有直观的对比。
7、什么是“大 数据”杀熟?为什么会出现这种现象?big数据killing是指同一个人在同一个软件下单的次数越多，他的页面上显示的价格就越贵。这种现象主要是一些经营者利用客户的依赖心理变相赚钱的结果。大数据杀是利用用户的访问数据向用户推荐产品，这些产品在用户所在的地方价格会更高。出现这种现象是因为现在无法限制APP的正确用户。就是这些官员会通过整合数据，提高发货价格，比如这些人用的手机，或者订单数量。这是因为这些应用程序的工作人员违反了规章制度。
8、详解大 数据的思想如何形成与其价值维度详细解释Da 数据的思想是如何产生的及其价值维度。比如经济方面，黄仁宇先生在对宋代经济的分析中发现了“数理”(即数量分析)的广泛应用(可惜王安石变法无止境)。再比如军队。不管“向林彪学习数据发掘”的桥段是真是假，其背后的量化分析思想无疑有其现实基础，甚至可以追溯到2000多年前。孙斌通过编造“十万灶减五万灶再减三万灶”的“-0/”，利用庞涓的定量分析习惯，对其进行引诱。
磁盘驱动器马上发现，它带来的最大想象空间不是容量，而是随机读写的能力，一下子解放了数据 workers的思维模式，开始了数据的非线性表达和管理。数据 library应运而生，从hierarchy数据library(IBM为阿波罗登月设计的hierarchy数据library至今仍被CCB使用)，到network 数据 library，再到现在的general relationship/1233。在数据管理的同时，决策支持系统(DSS)在80年代演变为商业智能(BI)和数据仓库，为数据分析赋予数据意义开辟了道路。
9、大 数据时代到来的主观现象是什么?Big 数据最直接的现象就是技术的不断增强。就医疗而言，生物基因工程加速发展，航空航天领域从学术研发迅速推进到批量商业应用，交通领域无人驾驶。这些技术有一个显著的特点，就是基于“大数据”。系统抓取海量的数据，然后对抓取的数据，进行筛选、清洗、分类，最后存储到系统对应的位置。当大量的数据被计算分析后，就决定了技术的走势。
10、大 数据现象是怎么形成的?其实通常的做法是:1。先把鸡蛋搅拌一下，等油热了再放锅里，不要搅拌太均匀，这样煎出来的鸡蛋黄白相间，比较好看，不要炒太多，除非你想一起吃。对了，拌鸡蛋的时候加点盐，不然短时间内很难入味；2、鸡蛋出锅，西红柿用油炒一下，西红柿块切成小块，很容易榨汁，1分钟后放盐，加一点糖，就不会酸了。如果你喜欢甜味，就多加点糖，放入调料后，将炒鸡蛋放入锅中，最多煎一分钟，然后取出。
