大数据扫黄来了，符合这类特征的你可能涉黄了~
很多人也许听到过这么一句话，互联网下无隐私。
现在是大数据时代，你的生活点滴、一举一动都被大数据记录着。
就比如说你每天几点钟睡觉，几点钟吃饭，每天点什么餐，喜欢吃什么口味的食物，甚至于你的消费习惯，一个月花了多少钱，钱用到哪里都记录得一清二楚。
那么你们听过大数据扫黄吗？
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举例说明
假设一位优秀的单身女性，每天手机都会固定的收款，金额数值固定，每天生活不是在高档餐厅就是酒店，又或者是高档社区。
而消费时间和行政时间不匹配，每天没有什么固定的工资，每次到达酒店或者社区之后，就会有人固定打款，这个时候系统会默认给她标记上可疑的标签。
与此同时，每天与她进行转让交易的人也会被列为可疑人物。
到这里你以为就结束了吗？
假如每天每次有人给这个女生打电话，打完之后又转账给其他女性，并且金额前后数值规律，他则会被列为幕后操作人，与他有一切金钱往来的人都会被列入监视名单。
之后系统会进行数据排查和筛选过滤，然后通过大数据的分析，进行分析、标注和标记。
如果每到凌晨就收款交易，每个月或者说每季度收款达到一定次数，并且交易金额符合市场特征，就比如说399、499这类的数字，那么就会容易被标记为涉黄。
如果商家收款每个月交易次数达到了70%以上，或者说符合以上70%的条件特征，那么这个商家大概率是黄了。
再监控一段时间之后，我们的大数据就会传达信息，开始慢慢收网，这就是为什么每过一段时间就会出现打黄扫黄行动，对此大家什么看法呢？
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