大数据杀熟，即通过分析用户行为数据来实施的不公平定价策略，是一种典型的价格歧视行为。它利用了收集到的用户信息，根据不同用户的购买历史、浏览习惯、支付能力等特征进行差异化定价。大数据杀熟的表现形式主要包括以下几个方面：
1. 个性化定价：商家通过收集和分析用户数据，对同一商品或服务设定不同的价格。比如，电商平台根据用户的购物历史和喜好，对相同商品的价格进行调整，使得经常购买该商品的用户看到更高的价格。
2. 时间定价：某些商家会将商品或服务的价格与特定时间段挂钩，如工作日低价、周末高价，或者在非高峰时段提供折扣。这种策略往往针对那些在非高峰时段使用服务的消费者。
3. 地域定价：一些商家会根据地理位置的不同设定不同的价格。例如，机场附近的酒店可能会因为其特殊的地理位置而标出较高的价格，而偏远地区则可能提供较低的价格。
4. 会员定价：会员通常享有比非会员更优惠的价格。商家通过收集会员的消费数据，为会员提供额外的福利，如积分、折扣、免费试用等，以此来吸引和保留会员。
5. 捆绑销售：商家将多个商品或服务打包销售，并提供不同的价格组合。消费者在购买这些产品时，需要支付一个总价，而不是单独购买每个商品的价格之和。这种策略可以增加消费者的购买量，同时提高每个产品的利润率。
6. 动态定价：商家根据市场供需关系实时调整价格。当需求上升时，价格随之上涨；反之，当需求下降时，价格则会降低。这种策略能够快速响应市场变化，但也可能引发消费者的不满。
7. 信用定价：对于信用良好的用户，商家可能会提供更低的价格以吸引这些用户。例如，信用卡用户在使用某些服务时可能会享受额外的折扣。
8. 促销定价：商家在特定的促销活动期间，如节假日、周年庆等，可能会对商品或服务进行大幅度降价。这种策略旨在刺激消费，提高销售额。
9. 隐性收费：有些商家会在表面上看似合理的价格下，隐藏其他费用，如运费、税费、服务费等。消费者在结账时可能不会立即意识到这些额外成本，直到最终支付总额时才发现。
10. 误导性定价：商家故意设置错误的价格标签，使消费者在购买前产生误解。例如，将原价标为“￥100”，实际售价仅为“￥50”或“￥30”。
综上所述，大数据杀熟是一种复杂的定价策略，它涉及到个性化、时间、地域、会员、捆绑、动态、信用、促销以及隐性收费等多个方面。商家通过这些策略来实现利润最大化，但同时也侵犯了消费者的公平交易权。因此，保护消费者权益，打击大数据杀熟现象，是维护市场秩序和公平竞争的重要任务。
