大数据“杀熟”是指利用大数据技术，根据消费者的消费习惯、支付能力等信息，对同一商品或服务设置不同的价格，从而实现精准歧视的行为。这种行为主要依赖于以下几个技术手段和商业策略：
用户画像构建：企业通过收集和分析用户的消费数据、浏览记录、地理位置等信息，构建用户画像。这些数据可以帮助企业了解用户的消费能力、偏好和消费习惯。
算法推荐：利用机器学习和数据挖掘算法，对用户进行分类，并根据分类结果推送不同的价格或优惠信息。例如，对于高消费用户，系统可能会推送高价商品或减少优惠力度。
动态定价：根据市场供需关系和用户行为，实时调整商品或服务的价格。这种动态定价策略可以确保企业在不同用户群体中实现利润最大化。
价格歧视：对不同用户群体实施不同的定价策略，常见的形式包括会员价、优惠券、积分兑换等。这些策略看似优惠，实则通过数据分析，对不同消费能力的用户进行价格歧视。
数据加密与隐私保护：为了防止用户察觉到价格歧视，企业可能会采取数据加密和隐私保护措施，使得用户难以追踪和比较不同价格。
信息不对称：利用信息不对称，使得用户在不知情的情况下接受不平等的交易条件。例如，通过复杂的用户协议和隐私条款，模糊价格差异的实质。
大数据“杀熟”行为在法律和伦理上都存在争议。从法律角度来看，这种行为可能违反了反不正当竞争法和消费者权益保护法等相关法律法规。从伦理角度来看，这种行为违背了公平交易的原则，损害了消费者的利益，破坏了市场秩序。
加强监管：政府应加强对大数据应用的监管，制定相关法律法规，明确大数据应用的范围和边界，防止企业利用大数据进行价格歧视。
提升透明度：企业应提高价格制定的透明度，让用户了解价格的构成和依据，避免信息不对称。
用户教育：加强对消费者的教育，提高消费者对大数据“杀熟”行为的认识和防范能力，鼓励消费者积极维权。
通过上述技术手段和商业策略，大数据“杀熟”得以实现。这种行为不仅损害了消费者的利益，也破坏了市场秩序。因此，需要政府、企业和消费者共同努力，加强监管、提升透明度、提升消费者意识，以维护公平竞争的市场环境。