对比分析方法，数据异动的假设，如何找出羊毛党

最新推荐文章于 2024-02-02 19:20:50 发布
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博客围绕通过分析方法，对数据异动进行假设，以找出羊毛党。利用数据分析手段，从异常数据中挖掘线索，精准定位羊毛党，保障业务正常运行。

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数据分析之指标异动case
qq_45727498的博客
04-28 537
数据分析之业务面试case
指标体系建设——指标异动分析
最新发布
爱吃辣条的博客
07-22 1207
指标体系建设——指标异动分析
大数据识别“爱”的羊毛党，拒绝那些它“恨”的羊毛党
zgjdzwhy的博客
06-10 5004
卒于“羊毛党”，P2P公司的一大死因 2014年6月，广州新成立一家互联网金融公司。为了吸引消费者购买自己的理财产品，这家公司发行了价值2个亿的各类优惠券。但仅仅不到半年的时间，公司便宣告倒闭。原来这些优惠券，全部都被一个“人”抢走了，确切的说，是一个5000人的“羊毛党”团队。 他们抢了优惠券后，全部用于购买期限在半年内兑换的理财产品，而金融公司在短期内没有足够的资金应对
大数据中的反欺诈，平台与羊毛党的攻防恶战
weixin_33704234的博客
08-01 528
新的2017年，大家鸡年快乐 有句古话，"有人的地方就有江湖，是江湖就会有争斗"。对于互联网金融平台来说，有实惠的活动中必定有这样一群人出现，大家戏称他们为“羊毛党”。他们是这个时代的产物，也伴随着P2P网贷行业的发展，可是人心不足蛇吞象，猖獗的薅羊毛行为让很多平台开始警惕了这个群体，随着薅羊毛技术的迭代更新，大数据技术也在发展，一场攻防恶战正悄无声息...
数据分析01：指标异动分析
weixin_44744736的博客
07-10 6002
指标异动分析
数据分析2--数据指标体系与数据异动分析
weixin_43784274的博客
03-09 3546
用精准的数字和具体的指标来说明中国人口现状。官方的说法是这样的，据国家统计局发布的2019年经济年报数据显示，2019年全国人口总数超过14亿人，新生人口数达1465万人，人口出生率为10.41‰；死亡人口数为998万人，人口死亡率为7.09‰；人口自然增长率为3.32‰。例子中，人口总数、出生率、死亡率、自然增长率是四个不同的指标，它们从不同的维度描述了中国人口现状；当将多个不同的指标有规律、有体系地组织在一起去量化人口现状时，它们就成为一套指标体系。所以，根据上面的例子可以重新给指标体系下一个定义。
数据异动分析理论（转载与总结）
Gin077的专栏
02-01 749
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Fy3q9oKhxZAWhMgHEFP16Q 看到一篇关于数据异动分析的文章，看了3遍，感觉非常好，就记下以便后面做分析用。
数据分析见解-数据异常波动
weixin_43849243的博客
04-19 2415
指标波动多大才算是异常？ 指标数据波动，是各种业务场景下都会遇见的情况，如每日GMV、每日订单量等，都是在不断变化的。大多数情况下，变化是“正常”的波动，但有一些波动，源于突然发生的外部原因或其他未被预期的因素，导致其表现出不同于正常模式的异常状态。若能准确地识别异常波动，从而做出波动预警，并及时应对，就能一定程度上保证所关心的业务场景系统的整体稳定性。 波动类型 数据+时间构成了波动的两个基本属性。 （1）一次性波动：偶发的、突然性的波动。一般是由于短期、突发的事件而影响的指标的波动，比如说某头部主播在某
数据分析[1.1]--拆解方法总结
weixin_43944943的博客
02-25 9698
[只要符合MECE法则即可] 流程拆解法、二分法、象限拆解法、杜邦分析法、AARRR、PEST、RFM、SWOT、5W1H
互联网业务数据分析
Same_thing__的博客
10-18 1514
互联网业务数据指标体系
数据分析笔记
weixin_47661047的博客
05-29 5348
认识常见的数据指标DAU & MAU数据统计系统的定义 DAU & MAU DAU(Daily Active User)，日活跃用户数量； MAU（Monthly Active User），月活跃用户人数。 DAU结合MAU一起使用，用来衡量服务的用户粘性以及服务的衰退周期。 数据统计系统的定义 预制报表的统计系统（友盟、百度统计、GA…）都是基于 事件上报 进行统计。 （1）今天上报事件 → 这个用户是活跃的 例如：1.用户访问页面，页面加载成功后会向统计系统上报Page V
如何进行异动指标分析
weixin_42599908的博客
02-14 673
异动指标分析是一种对金融市场中某些特定指标数据变化进行分析的方法。该分析方法通常用于评估股票、债券等证券的表现，以确定其未来的投资价值。 以下是一般的异动指标分析步骤： 选择要分析的指标：要进行异动指标分析，首先需要选择要分析的指标，如市盈率、市净率等。 数据收集：收集所选指标的数据，以便对其进行分析。 数据分析：对所收集的数据进行分析，评估该证券的表现。 参考行业标准：与行业的平均值或者...
如何进行异动分析？
passer_zzy的博客
04-07 4576
以下的内容来自于我们的数据分析特训营中的节选部分，进行了简化。数据分析这个岗位有一个很重要的日常工作就是：数据异动分析，数据分析大概有一大半的工作在做这个。我先来解释一下这个数据异动分析是...
异动分析（一）如何快速进行异常定位
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02-20 1万+
如何快速进行异常定位
数据分析常见业务问题一【指标异动】
weixin_42270141的博客
02-02 2513
数据指标异动的确认和常用原因探究方法
APP测试-常见弱网问题和原因分析
兔纸先森的后花园
10-24 3383
（注：来自于网络资源整理） 1.场景：上传大图或者多图时，在弱网络环境下出现进度条走到一半卡住然后又从头开始 原因：采用分段上传方式，直至请求超时，分段传输没有结束，代码逻辑不对，导致每次重试都重头上传，一直循环 2.场景：在弱网络环境下容易出现登录不上或者登陆后立即掉线 原因：登录没有缓冲机制，而请求超时时间的设置没有区分同网络情况 解决方案：建议开发针对wifi、2g、3g、4g设置不同的超时时间 3.场景：弱网络环境下，请求的数据返回时间较长，等待的过程中，如果页面上的相关控件仍然可以操作
指标异动分析
beyond94的博客
04-04 6019
What 业务都会面对“为什么涨、为什么降、原因是什么？”，因此日常数据分析80%总是在围绕指标异动做分析，进行原因定位，常见的指标异动分析例如GMV、DAU等为何下降？ Why 指标异动分析有利于为业务方建立业务抓手，及时定位业务异常原因，进而制定相应的运营调整策略，保障业务正常稳定发展 How 1、明确异常指标波动标准（净值 百分比） 业务指标会随着内外部环境变动而不断变化，数据的波动主要体现在变动日期与基准日期的对比（同环比）出现上升或下降。指标波动通常分为周期性波动、突发性波动、持续性波动。 **
【数据应用案例】异动分析——指标逻辑树
数据产品笔记
07-18 8761
案例来源：@美团技术博客 案例地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31676443   1. 目标：在BI实践中，快速定位到使某个业务指标发生异动的因素，并对该因素进行细分维度拆分，锁定细分维度对整体的影响   2. 框架   3. 过程     1）指标计算：将基础指标、自定义指标进行拆分，从数据源获取数据     2）分析算法：       ...
异动分析--基础指标监控及查因思路
查数菇乐园
10-12 3090
????一个异动分析思路
纺织电子强力仪测力动态性能分析与检定方法研究
【纺织电子式强力仪测力动态特性分析与检定方法研究】该研究论文针对纺织行业中广泛应用的电子式强力仪，着重探讨了测力部分的动态性能及其对整体性能的影响因素。电子式强力仪在纺织品测试中起着关键作用，随着技术...
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