因此我们会发现，当App用户比较少的时候，路况信息反馈会不太准确。随着用户的增多，平台能够获得更多的数据进行智能分析，路况信息的反馈也就更加精准了，我们也觉得这软件更好用了。那再进一步想想，平台收集了这些数据，除了能分析出路况信息，还能分析出什么呢？正常情况下，我们每天上下班，行为轨迹很少发生变化。那是否可以根据某个时间段我们在某个位置的停留时长，分析出我们的工作地址和家庭住址呢？答案当然是可以！大数据甚至可以根据你和他人的位置关系，分析出哪些人是你的邻居，哪些人是你的同事，并预测你每日的出行路径，就像我每天早上都会收到打车App推送的“亲，预测您将前往建信人寿大厦，路途预计20分钟，现在打车有优惠哦”。当然，个人数据还有更多的应用，比如我们常看的百度热力图，如果有心，甚至能根据里面的数据进行房价预测。
个人数据除了基本信息，还包含你的生活消费习惯。
大数据“杀熟”已经是众所周知的事情了。平台会根据用户平时的购物喜好和消费习惯去推送商品，当你被系统判定为熟客且对价格不敏感时，你所看到的商品价格往往会更高一些，这种定价方法在经济学上叫作“价格歧视”。这里的“歧视”不是贬义词，只是表示企业判定你有能力支付更高的价格且为其带来更多的利润。通过对用户日常购物的消费金额、商品类别和消费时段进行分析，可以勾勒出用户画像。例如，你每月网购消费2000元以上，商品基本是衣服、包、化妆品等，消费时间集中在中午和晚上，那大致可以推算出，你是一位上班的女白领，更大可能是30岁左右的单身精致女青年，具备一定的消费能力。你的收入水平、情感状态和上班职务等信息再加上你的基本个人信息，就能让平台在你空闲的时间推送你关注的商品，并在你的不断反馈中变得更加精准，消费贷款和各种“洗脑”广告也会随之而来。
个人数据除了基本信息，还包含你的人际关系信息。
当你刚下载并安装一个社交软件的时候，可能你只是想随便刷刷，但它总能给你推送一些认识的人让你添加好友，甚至连你忘记了姓名的小学同学都能推送给你。这意味着，你或者你们中的任何一人，开启了让平台读取通讯录的权限，这样平台就有可能把原本已经陌生的两人打上关联的标签。有个更加形象的例子：大家在刷抖音小视频的时候，是否也常常刷到同事、同学、朋友的小视频呢？你看到了也许会会心一笑，“原来平常严肃的他，还有这样的一面呢”。但细想之下，我们在享受“八卦”的同时，人际关系信息也被一览无余。平台能够调用这些数据，对我们进行更加全面的分析，利用这些数据丰富我们的标签，构筑出更加“真实”的我们，甚至比我们自己更“了解”我们。
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