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白百何出轨了吗?让数据说话。

这两天被白百何出轨的新闻霸屏了吗?

白百何到底有没有出轨?跟我没什么关系,但是我要说的是,若要人不知除非己莫为。在DT时代,我们的一举一动都被万能的互联网记录下来了,这么多的数据,还怕分析不出来谁有没有出轨的迹象?

从独立事件分析,到社会关系分析,风险控制,抓捕逃犯等等,基于庞大的FEED数据,可以做的事情很多很多。

关于独立事件分析,网上有这样的技术文章: 《潘金莲是如何改变历史的》

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关于金融风控、刑侦、社会关系、人脉分析等场景思考,同样能找到相应的技术文章:《PostgreSQL如何实现图式应用场景》

还有这样有爱心的技术文章:《一场IT民工 与 人贩子 之间的战争 - 感受来自PostgreSQL的爱》

还有研究表明IT男和全职妈妈最容易出轨,这是为什么?

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今天,我们来一场技术的讨论,如何用数据将出轨的小火苗提前扑灭?

·我们先来脑洞一下哪些数据可以成为出轨分析的依据?

·目前有什么样的云计算产品和工具可以帮你将这些零散的数据进行分析?

·当然数据分析不只是防出轨,你都使用过哪些数据库与大数据分析服务,也可以分享一下你的应用场景。

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401个回答

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王立功 已获得定制笔记本 复制链接去分享

出轨相关性条件:
1.个人习惯性行为发生异常。
2.和某人联系频繁。
3.关注点发生改变。
4.行为习惯更为谨慎。
5.查看出轨原始信息来源,分析其目的性。

德哥 回复

很赞的分析,落实到实际产品中,名字就叫《小三往哪跑》

疯子也疯狂 回复

确实很到位,分析

汗神 回复

分析的很到位,那么,讨论一下数据抓取和比对吧,日常照片的特点比对算一块,比如化妆变化,发型变化,肤色变化发型变化等等;回答类似问题的语音频段比对

王立功 回复

@汗神 有道理...

王立功 回复

@德哥 名字6的很

哦里拖佛啊 回复

6

郴chen 回复

6

dxeally 回复

😳😳😳😳😳😳😳

唯有己知 回复

666

文艺青年吧 回复

来小编给我说说出轨的标准是什么?我相信it男都是心理型出轨!

笑的蛋疼 回复

第一点,俺不会断句!!!

magicblw 回复

属于出轨行为特征分析。

壹族 回复

站在道德至高点

aw343 回复

跟我们一点关系都没有

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6

35434481 复制链接去分享

出轨主要因素:
1:网络普及社交软件的爆棚(林子大了)
2:物资充裕社会安定(酒足饭饱思...)
3:压抑已久思想得到解放(低碳环保的错,布料少)
4:行业潜规则的流行(金酒床)
5:人的求知欲(世界辣么大,谁的比较大...不试哪知道)
6:艺术的贡献(一层窗户纸,看的角度问题)

黑导游 回复

有才

wdddf 回复

形象

mikejj 回复

精辟!

淡定一下 回复

生动

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1951555763363906 已获得淘公仔 复制链接去分享

最直接的:
1:开房记录,各大酒店宾馆以及网路平台,公安系统
2:通话记录,移动服务商大数据
3:即时沟通工具,微信qq大数据
4:移动终端设备,各种云存储服务
5:车载定位终端,定位服务商大数据
6:衣着打扮,购物平台
7:视频监控系统,视频云服务大数据
8:电脑设备,照片云存储
9:生活用品购物记录,各电商交易平台
10:各种辅助设备、计生设备、药物交易记录大数据

德哥 回复

物联网时代,数据无孔不入。

装傻的傻子 回复

一个女人真正出轨了的话你做这些有什么用呢?无非是自找痛苦摆了,给她再多的机会换来的更多的是她们心底的嘲笑,最好办法就是长痛不如短痛赶紧分开趁年轻找个好姑娘吧,别把自己的大好时光浪费在一个婊子身上!

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开化府尹 已获得淘公仔 复制链接去分享

出轨数据分析点:
1、消费异常记录,如:首饰、化妆品、贴身衣物、重点(安全用品);
2、停留地点异常,如:频繁去的地点或酒店宾馆等;
3、联系人的频繁率,如:频繁联系一个人;
4、联系时间是否有异常,(在家时回避接听等);
5、上班异常,如:正常下班时间却加班点在商场、酒吧、宾馆等。
我正在弄超市数据分析,针对10家超市每月的所有购物清单进行数据分析,然后对超市的各区域进行调整。

德哥 回复

不错哦,可以考虑使用 PostgreSQL和HybridDB for PostgreSQL。

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4

外包狗 复制链接去分享

IT行业的苦逼小伙伴们都没有入过轨,,何来出轨一说,,,

聚小编 回复

程序员你暴露了,哈哈

云上天hero 回复

哈哈!戳心

装个家 回复

jiedaibao 回复

老心,扎铁了。

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砖丶 复制链接去分享

程序猿忙着写代码加班,哪有时间出轨╮( ̄▽ ̄"")╭

聚小编 回复

出轨对象是代码...

惠美直播 回复

有小三了

汗神 回复

程序员天天new对象,高危区啊

杰森飞143 回复

。。。

闫妮13737 回复

可能是对网络工具更了解,使用频率高,被大数据抓取到了

tqjs 回复

谁说的IT男一定是程序员,IT产品经理不是?IT产品运营人员不是?IT行业的HR不是?大数据分析的“IT男”条件是什么?如果是“IT行业的男性”,一点都不奇怪呀,数据容易被收集的,肯定是IT行业人事,那些各种小三满地跑的领导们哪有机会进入“大数据库”,哪有机会被分析。

聚小编 回复
回复@tqjs:

有道理啊!

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聚小编 复制链接去分享

德哥V5啊!~~连百合妹妹都不放过!!出轨必然有迹可寻,手机通话记录、位置信息、各种即时通讯软件记录、甚至支付宝线下支付记录等等,都是可以拿来分析的数据。工具方面我没用过太多,一直很崇拜DATAv的可视化数据分析大屏,有机会一定要体验一把。

德哥 回复

DATAv很赞的

phoebe0129 回复

呵呵

游客she57eab6nj5u 回复

666

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陈序婷 复制链接去分享

从个人历史数据来分析是否出轨是可行的,但是很可惜这些数据都涉及到个人隐私。如果人类没有隐私的概念的话,直接监视、分析每一个人的消息记录、来往地点、购物信息等。最简单粗暴的还可以公开开房信息,是否出轨连分析都不用。
我觉得不应该站在道德高地炮击出轨,自己没有经历过怎么知道于其而言出轨是不是最好乃至必须的选择?
如果说我们不能接受白百合出轨是因为公序良俗的影响。那么我们试图用他人的隐私数据来推断其是否出轨,是否也要考虑一下公序良俗、法律法规。

小虎弟弟 回复

怎么分析是否出轨,求解,能不能分析分析我,我看看准吗?

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涛哥真是帅 复制链接去分享

程序员和全职太太排名第一有点意外,不过分析一下也是有道理的。两种闷骚型的人,其实并不是出轨的机会有多少,而是这两种人生容易培养出出轨的意愿。真正花心的那些领导老板业务员和夜场女,他们非包即嫖,天天都是大骚货,大数据反而不容易发现异常;程序员和全职太太生活太过规律和无趣,容易产生出轨的想法,且出轨后的行为过于反常,所以容易被大数据发现异常。其实他们出轨比例高,但出轨次数少。 天天住酒店的人和突然开一次房的人,谁更容易被认为是出轨呢?

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keller.zhou 复制链接去分享

数据分析的五个基本方面

PredictiveAnalyticCapabilities(预测性分析能力) 

  数据挖掘可以让分析员更好的理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。 

  DataQualityandMasterDataManagement(数据质量和数据管理) 

  数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。   AnalyticVisualizations(可视化分析) 

  不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据,让数据自己说话,让观众听到结果。   SemanticEngines(语义引擎) 

  我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战,我们需要一系列的工具去解析,提取,分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。   

DataMiningAlgorithms(数据挖掘算法) 

  可视化是给人看的,数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部,挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量,也要处理大数据的速度。 

  假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话,我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处,而不仅仅是挑战。

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szm. 复制链接去分享

男人要出轨,一定是先有钱,道理想必大家都懂,毕竟开销小不了,所以说,从一个男人的经济使用情况可以比较直观的看出来,如果他的消费变多,那么除了送礼以外就是出轨了,所以支付宝可以推出一个功能,来让女朋友知道他的资金变化😄;当然,除此之外,还有当他的生活规律变了,也可能是出轨,比如之前很早回家,后来越来越晚;还有对他女朋友的态度,原本很腻突然变冷淡了,或者原来冷淡突然谈好,都有可能出轨;最重要的就是他的手机不让他女朋友看,而且经常有消息,或者消息记录永远为空😌。
综上,根据他的资金,结合支付宝,完美😂

多仔 回复

呵呵,你不是断支付宝财路么。

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忆莫凉娄 复制链接去分享

我觉得数据分析太可怕了,尤其是一个人在互联网上各种动作行为全是透明的,把一个人的数据聚合在一起,进行分析,或许比你的爱人,亲人还能了解你的习性.爱好.兴趣等等。。更何况都用互联网通信,查你和谁来往密切,都说了些什么,干了些什么,一清二楚。。。在海量数据分析下机器的能力始终比人厉害。。。

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1056592780916255 复制链接去分享

为啥是全职妈妈呢

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1638788900485513 复制链接去分享

作为一名IT男的老婆,这个问题简直就是为我订做的。分析主要从4个维度进行,时间,地点,人物以及最重要的钱。按照优先级顺序,钱排第一,没有花钱的出轨只是在萌芽期。采集数据的类型如下:

1.消费习惯的分析:电商平台,线下消费购物,各大支付接口的消费记录,当然如果有一手的银行消费数据是最好的。注意观察的点有两个:少量但大额的以及小额但高频的

  1. 常活动地点的分析:基于lbs的手机或者软件的数据采集分析,社交媒体发布信息的地理位置采集,如果有电信运营商的基站地理位移轨迹就更好了。注意观察的是:娱乐类消遣类地理位置是否频繁,酒店类是否频繁。
  2. 联系人的分析:包括了运营商的电话短信联系以及社交软件,论坛私信类的联系。
  3. 时间分配的分析:其实上面几点都附带有时间戳。都说时间和钱是出轨的两大要素,没花钱的出轨萌芽期肯定投入的是时间。因此时间行为的改变也挺重要。基于地理位置位移轨迹的时间段,公司打卡记录,请假记录,消费的时间段,回家的时间点,有异常的时间都需要引起重视。

大数据帮助采集的是IT类人群的,可以在普遍规律的情况下发现那些异常的人群,如果你只是关心自己老公这个个体是否有问题,而又不愿意引起他的反感,只需要采取以下几条采集数据即可:

1.将他银行卡消费通知的地址改成自己的邮箱,经常翻翻银行消费的通知。

  1. 给他买个iPhone,打开查找我的iPhone功能,使用自己的Apple id,随时用自己的手机查找他的地理位置。
  2. 帮他注册电信服务商的app什么的,每月查看通话详单
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壹族 复制链接去分享

站在道德至高点娱乐自己而已!

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1117892420699796 复制链接去分享

隐私,在这个时代绝对是奢侈品。

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1493492399312773 复制链接去分享

从数据本身来考虑,数据挖掘通常需要有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示8个步骤。
推荐的免费数据挖掘软件有:
1.WEKA :该工具基于 Java 版本,支持多种标准数据挖掘任务,包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取。
2.Rapidminer
该工具是用 Java 语言编写的,通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是,用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供,而不是一款本地软件。另外,除了数据挖掘,RapidMiner 还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。
3.Pycharm
它是一个基于 Python 语言,功能强大的开源工具。
Python 之所以受欢迎,是因为它简单易学并且功能强大。而且它的代码是开源的,在云栖社区也能找到python的一些机器学习的代码。
4.R—Programming
R语言被广泛应用于数据挖掘,以及开发统计软件和数据分析中。近年来,易用性和可扩展性也大大提高了 R 的知名度。除了数据,它还提供统计和制图技术,包括线性和非线性建模,经典的统计测试,时间序列分析、分类、收集等等。

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最浪的相随 复制链接去分享

为什么程序猿排第一啊

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willamwang 复制链接去分享

出轨这件事还真有迹可循,但判断出轨也是需要与以往的行为做对比的。能作为判断出轨的数据就比较多了,比如淘宝的消费数据,一个有女朋友或者已婚男士在化妆品等女性用品上花费的数据,在未出轨之前,这些消费数据随着日期可能是周期性且量在某一个范围内波动,方差不会太大(去除某些特别的量,但这些值特别没规律,万一哪天老公发奖金了高兴给媳妇买个香奈儿,,,,),但是一旦出轨,这些数据以上的基本特征将会被打破。这些数据像聊天数据,位置信息,出行信息,电话记录等等中得到,这些数据有个特点,就是随着时间拉长发生频率越高,那么出轨就越有可能。平台的话现在的淘数据就可以,但是用户会抹除数据啊😓😓😓而且这些数据都是比较隐私的,作为开发研究人员,未经授权不能获取作为研究数据吧。但他们在公共场所的行为可以作为参考数据,所以用数据说话还得要一段时间完善工作。

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chinese2988 复制链接去分享

出轨原因分析思路 第一步什么是出轨?第二步为什么出轨?第三步如何出轨的?
分析1 个人总结出轨是合法的夫妻间,与第三者发生关系。分析2 模糊原因1夫妻间不和,模糊原因2夫妻故意互相伤害 模糊原因3 成为夫妻前就埋下隐患 模糊原因4 个人心里和生理的特殊时期的需求 分析3 被媒体报道出轨的嘛

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