先把我做的数据截图贴出来，把我的思考过程写下来，有时候发现，写东西本身其实也不是完全为了分享，而是加深自己思考的印象，在写的过程中，对梳理清自己的思路起到很大作用，所以一旦有新的启发，还是得写一下，是个不错的习惯。
前面的场景是受一企业委托，向我咨询女装市场现在该如何做？首先我摸清了该企业的产品方向，属于红海市场，所以回来后，我就看了数据，把现在该类目的市场数量最多的人群画像写了下来，做人群画像分析前，先判断产品属于红海还是蓝海市场挺重要的，红海市场的话，就要选市场人群数量最多的去分析，蓝海市场就要精准分析特定人群了。
我把人群大概分成了六类，第一类18-25岁0-50元消费力的，第二类18-25岁50-100元消费力的，第三类18-25岁100-200元消费力的，第四类26-30岁0-50元消费力的，第五类26-30岁50-100元消费力的，第六类26-30岁100-200元消费力的，这六类人群画像分别都带有两种维度，一个是年龄，一个是消费力，在上图我做的数据列表中可以看到，人群画像基数最大的是18-25岁在全网人数占比30.81%，0-50元消费力的占比47.81%，即第一类人群占比78.62%，这类人群主要购买的价格区间分布在0-30元，30-50元之间，属于低端人群，逐轮人群分析对比过后，根据该企业理想中的市场定位，我给出的策略是，根据第六类人群画像做主要的产品定位，基础客单在130-250元之间，按照这类人群的偏好做产品设计，每类人群画像的偏好属性上图可以看到，休闲裤、T恤、连衣裙、雪纺衫为主要细分类目，然后再根据这类人群画像去做特定的核心词、搜索词、修饰词分析，根据这些词挑选款式，然后再设置一个50-85元客单的产品类做卡位，这类产品根据18-25岁50-100元消费力的人群画像做定位，也就是第二类人群，这样做的好处是，把18-30岁50-200元消费力的人群也卡进来了，意思是主推产品根据第六类人群做定位，这样也辐射到了第三类人群18-25岁100-200元消费力的，然后副推产品根据二类人群做定位，也辐射到了第五类人群，26-30岁50-100元消费力的人群，这样的产品组合拳涵盖的人群基数最大，简单说就是按高端定位，然后向下延伸中端市场，把低端市场踢出去，这样的一份数据有理有据，店铺还没启动前就已经完整呈现了整个店铺目标人群画像，往后的事情就是根据这个人群画像做虚拟文化输出，就是文案、拍摄、风格定调、视觉设计等工作，起初挑十来个款上车测试数据，然后根据数据微调主推款，最后配合适当营销引爆流量。
昨晚，很多人都默默打开淘宝，搜索了一下连衣裙。甚至有几个男性朋友也很好奇搜了一下——他们从来没在网上买过连衣裙，甚至很少在上面购物。
但他们就像被某种病毒感染一样，想看一下第二条和第三条推荐结果。
这种莫名其妙的行为艺术，源头是网友“风中的厂长”发的一条微博：淘宝连衣裙客单价低于128，会被淘宝方面标注为“低价人群”。
这位网友进一步论证，淘宝连衣裙客单价低于128元，或者滴滴好评率低于4.8的女性，电商行业的人都不会和她们恋爱，因为这样的人往往会比较“难搞”、“难伺候”。
很多女性“吓得”赶紧打开淘宝，然后纷纷晒出自己连衣裙的客单价。我朋友圈里，很多女性朋友晒出的客单价大多远远高于128元。
相信这些朋友不但长舒一口气，内心也很是满足：这个数字，虽然证明自己花了不少钱，但也让自己脱离了“低价人群”的嫌疑。
这种“行为艺术”，形成了某种舆论，淘宝官方很快出来回应称，所谓128元客单价以下被系统默认为“低价人群”的事并不存在。用户的偏好不是静态的，算法难就难在要做出个性化推荐，对每个人的推荐，都是基于对其消费习惯的动态捕捉上。
一、大数据正在捕获我们，这是真的
淘宝官方的回应大抵是可信的：如果说消费习惯和人的性格之间真的有某种可靠的联系，那也一定有更复杂的解释，否则花那么多钱搞数据分析就完全是浪费了。
但是，这么多人相信“风中的厂长”所发布的“128定律”，并不是毫无来由。
到了2019年，一个普通的电商用户，也知道了“大数据”这个词。有过网购经历的人都知道，平台会根据自己的购买行为，做进一步的推荐。
你买了一件连衣裙，会给你推荐连衣裙。更高明的算法，可能还会给你推荐一款用来搭配的凉鞋。
如果你买的连衣裙是128元的，推荐的凉鞋价格也不会高到哪里去——价格，毕竟是一个考虑的因素。
把连衣裙客单价低于128（也可能是别的数字）的人统一划分为一个人群，用来分析她们的消费习惯、投诉数量，也不是没有可能，因为这可以改进平台的工作效率。
但是，把用户称作“低价人群”，总是不太礼貌的行为。更重要的是，一个花128元买连衣裙的女士，也完全有可能花几千块买一个包包。
网友纷纷晒出自己在某购物APP中的搜索结果。
真正厉害的算法，应该琢磨的恰恰是更个性的东西，最终让自己的推荐更打动消费者。
换句话说，大数据对人的捕获能力，可能已经远远超过了用128客单价来区分人群这种低级阶段。我们可能被以别的标准做了区分，或者被贴的标签远远不止价格这一个。大数据为我们提供了方便，更为商家提供了方便。
很多人相信这个“128定律”，本质上就是把大数据想得太简单了。他们是把“自己的数据”理解为大数据。
事实上，大数据不但动态捕捉你自己的数据，还会在海量的数据中进行计算，背后有复杂的模型——这可能不是多数非专业人士所能想象的，而大多数相信“128定律”的人，这时候的表现就像典型的文科生（并非黑文科生）。
二、标签与认同：为自己标一个价
更值得注意的，其实是网友的反应。他们相信“128定律”，除了对大数据的误解外，还有一种情感因素。
很多朋友并没有感到被这个所谓的“128定律”冒犯，她们乐此不疲地去看自己的连衣裙价格，甚至连男人们也行动了起来，跑去搜索——大家想知道，自己是否属于这个“低价人群”。
“128定律”是否靠谱并不重要，大家需要的是一个可以区分自己的标签，最好是一个“价格标签”。
在互联网时代，每个人都想“脱颖而出”，提高自己的“能见度”，如果能被淘宝这样的大平台标注为“高端人群”，我相信很多人都会毫不犹豫地发朋友圈晒出来。
其实，不少以“低价人群”自居的，其实也在以自嘲的形式，来标榜自己的身价。
想想吧，每年底，有多少人在晒自己的年度支付账单，一方面假装后悔地反省，一方面在晒自己是多么有钱，花钱越多的人，晒得就越开心。
支付宝2018年度账单。图/视觉中国
很少有人在乎，这个账单其实也是个人数据。
这是一种新的寻求认同的方式。大数据在“捕获”我们，在分析我们，甚至在算计我们，但是我们似乎不在乎。我们爱它呈现出来的“客观性”，我们发自内心地认可它给我们的“定义”。
三、警惕反向塑造自己
这才是最值得警惕的。我们似乎正在丧失对“自我”的掌控，越来越依靠这些大数据平台为我们描绘的“画像”。
更进一步，我们会根据这些“画像”来调整自己，让自己更符合平台对我们的设定。
这可能就是那些算法工程师梦寐以求的：他们不但要懂我们、分析我们，还要真正影响我们。
最终，我们会变得越来越像一个数据。或许有那么一天，系统会提示我们，“根据你的习惯，这件128元的连衣裙就是最适合你的”，而我们也会心安理得地接受。
但可以肯定，大数据算法不可能仅仅从你的某一个行为就定义你好不好打交道，适不适合做女朋友。把穿128块钱连衣裙等同于“低价人群”，是对大数据算法的降维打击，不准确，也不客观。
□ 张丰（媒体人）
编辑 王言虎 实习生 李文隽 校对 陆爱英