大数据抓妓女的方法：第一，找出晚上至凌晨交易活跃的账户。因为大多数商店的账号营业到晚上11点基本就关门了，即使开门营业额也会大幅度下降。第二，交易的金额比较固定。第三，交易次数多。符合上述条件，就能基本定位妓女。抓到妓女后，根据其交易记录可抓到全部嫖客。
如果一个女性，年龄在20-35岁之间，没有固定的工作，但是每天微信总是在晚上10点至凌晨4点之间有收款，收款的地点又总是在高档的酒店，或者高档的社区，这时系统就会给她一个标记，列为可疑人员。所有跟她微信有转账记录的人，同时会被列入监控名单。
凡是出现以下三点情况，大数据就会盯上你：那些晚上10点至凌晨4点仍有活跃交易的账户；交易金额符合某一类似的特征，那就把这笔交易标记为可能涉黄。
一个商家一个月有大量的交易，并且60%以上的交易都符合上述特征，那么不管这个商家是叫某某养生馆，还是叫某某建材批发，大概率这个商家就是涉黄的。
大数据抓嫖客的方法，通过酒店大数据分析，如果一个人经常开钟点房，后台就认为其可能嫖娼，以后其再开房时，会自动通知附近派出所，一抓一个准。
大数据时代，不管你是如何隐藏，通过数据分析都可以被解读出来。
