【www.ycyggz.com--数】
辩论是汉语词汇，拼音是biànlùn，意思是彼此用一定的理由来说明自己对事物或问题的见解，揭露对方的矛盾，以便在最后得到共同的认识和意见；辩论（赛）旨在培养人的思维能力。该词语出自《史记·平津侯主父列传》。下面是小编精心整理的大数据时代下人们活的更累辩论赛【三篇】，仅供参考，大家一起来看看吧。
【篇一】大数据时代下人们活的更累辩论赛
大数据“杀熟”遭网友吐槽
，有网友曝料称，他经常通过某旅行服务网站订某个特定酒店的房间，长年价格在380元到400元左右。偶然一次，他通过前台了解到，淡季的价格在300元上下。他用朋友的账号查询后发现，果然是300元；但用自己的账号去查，还是380元。越来越多媒体对此事的持续报道，网友们纷纷吐槽自己也有同样的经历。一时间，诸如通讯、购物、娱乐、住宿、出行等日常消费迅速被卷入舆论旋涡。大数据“杀熟”成为了互联网公司对同一商品向不同消费者提供差异性价格的代名词。
电子商务研究中心主任曹磊也表示，大数据是一把“双刃剑”，用得好的可以更好地为消费者服务，提升用户体验。若通过大数据进行违背道德的操作，是一个平台的悲哀。
数据时代，互联网企业完全可以通过技术手段对不同消费者实现精准识别、归类、点杀。曹磊向《每日经济新闻》记者表达了自己的观点，“通过基于老顾客对于平台的信任以及忠诚度从而对其进行异价处理是明显的价格欺骗，其行为也是可耻的，技术不是用来坑害用户而是用来服务用户的。”
顾客对不同的产品价格，具有不同的敏感程度。“大数据杀熟暴露出大数据产业发展过程中的非对称以及不透明。”曹磊表示，“平台通过大数据“杀熟”现象只是获得了眼前的小利益，最终对于平台来说是极其不利的。对此现象以及行为应该严厉打击禁止。”
依靠企业自觉和政府管控网时代，人人都是在“裸奔”，大部分的数据都在互联网中存留，数据掌控方只要有心，通过大数据获得不正当的利益是存在可能的。
有偶，2000年，亚马逊就曾对68款碟片进行了差别定价的“测试”，最终在付出高价的老顾客的怨声载道中草草收场。随后一些互联网公司还会根据用户在不同时间、不同地域、使用的不同设备或者购买历史记录等信息制定不同的价格，比如2012年在线旅游网站Orbitz尝试把Mac用户引导到服务和体验更高的酒店。
法学会网络与信息法学研究会副会长周汉华向《每日经济新闻》记者表示，大数据“杀熟”既是偶然的也是必然的。说它偶然是因为这种行为不符合法律、商业道德以及企业应该承担的社会责任；说它必然则是在大数据的环境下由于企业掌握消费者数据隐私，一定会进行差别化的营销或者服务，但大数据挖掘的底线就在于不能进行价格歧视甚至出售给第三方实施犯罪等违法行为，一旦突破底线就会对生命和财产造成危害。
律协消费者权益保护委员会主任葛友山表示，按照市场规则平台大数据化是一种商业趋势，但现在这个功能“走偏了”，被用来成为损害消费者权益的捷径，从而对于整个行业是个损害。“当消费者不再选择这种方式去消费，或者不再信任平台或者渠道，原本应该双赢的局面就会被打破。”
【篇二】大数据时代下人们活的更累辩论赛
感谢双方辩友的精彩发言，接下来由我代表反方来进行攻辩小结。
1. 首先对方辩友多次提到大数据时代的益处，但是这真的能使我们更加轻松吗？我方并不否认大数据时代确实是带来了诸多便利，但是消耗了大量的人力物力难道不是使我们活得更加疲惫了吗？
2. 其次对方辩友多次提到大数据数据的真实性，多次否认大数据的错误，但是我们的大数据真的没有错误吗？
3. 然后对方辩友也提到广告推送的问题， 大数据的推荐让我们需要花费更多的时间来甄选真正有用的信息，让本就繁忙的生活又增加了不少疲惫。
4. 最后对方辩友大数据时代给我们的生活带来便利，那么对方辩友知道吗这便利的背后是数据交易无数次的结果，这简直是被人卖了还帮人数钱的典例啊？
下面我仅代表我方再次重申我方观点。
1. 大数据时代存在着数据泄露的问题，它将我们的隐私暴露于外界，活在他人眼下使得我们倍感压力，并不轻松。个性化推荐看似是便利了我们的生活，但它便利的背后其实是信息数据交易无数次的结果，难道生活在这样的透明毫无安全感的大数据时代下我们不累吗？
2. 大数据时代存在着数据错误的问题。我们的大数据时代就像是一把放大镜，在采集分析运算的过程中，由于其特性出现一点错误都会被无限的放大，0.99的一百次方和1的一百次方的结果还一样吗？例如二胎政策由于在分析的过程中出些了一些错误导致政策推迟了5年，不仅仅造成了人口断层的问题，还不利于经济的发展。这难道我们不感觉疲惫吗？
综上，我方坚信：大数据时代，我们活得更累。
【篇三】大数据时代下人们活的更累辩论赛
我觉得大数据时代，还是比较累的，如果专业知识很抓实的话，相对会轻松些！所以还是要坚持学习！大数据需要掌握的知识会很多很多！
比如：
1、Excel数据分析
2、可视化工具Visio/PPT
3、SPSS数据分析
4、SPSSModuler数据挖掘
5、Tableau商业智能分析
6、MYSQL数据库
7、Python爬虫搜索
8、Linux运维基础
9、Hadoop大数据平台应用
10、R数据分析
这些都是必须要精通的知识！如果你自学能力强可以买些书籍来学习！如果自学能力稍微差些，就可以去网上了解下培训公司，这个就是要花钱了，但是学的知识可能比较系统化！这样就可以快速上手！
数据分析师的前景：
全球的数据量正在以每18个月翻一倍的惊人速度增长，世界正在高速数字化，大数据堪比石油，如何掘金大数据是所有个人、企业和国家的机遇和挑战。中国是人才大国，能理解和应用大数据的创新人才更是稀缺资源。大数据分析应用已经渗透到我们生活的方方面面，大数据人才缺口等你来填!
数据领域三个大的技术方向：
方向一、Hadoop大数据开发方向;
方向二、数据挖掘、数据分析&机器学习方向;
方向三、大数据运维&云计算方向。精通任何方向之一者，均会“前(钱)”途无量，而需要说明的，三个方向中，数据挖掘、数据分析&机器学习是大数据催生新兴职业数据分析师成IT界“大熊猫”。
随着大数据在国内的发展，大数据相关人才却出现了供不应求的状况，大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。大数据分析师是做什么的?阿里巴巴集团研究员薛贵荣就曾表示，“大数据分析师就是一群玩数据的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。”而大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的、规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。