假流量的定义与影响
假流量指通过非自然手段生成的虚假访问或点击数据，可能导致商品卡排名异常、广告成本虚高等问题。其主要来源包括机器人脚本、恶意刷单等。
识别假流量的核心指标
以下指标可用于初步判断异常流量：
- 访问时长低于行业均值50%
- 跳出率高于90%
- IP地址重复率异常
- 用户行为路径不连贯
数据清洗的基本步骤
- 提取原始日志数据
- 过滤明显异常字段（如无效User-Agent）
- 建立黑白名单规则库
- 执行自动化去重操作
常见数据异常模式
| 模式 | 特征 | 示例 |
|---|---|---|
| 高频点击 | 每秒超5次操作 | 同一IP短时大量加购 |
| 时段集中 | 非活跃时段流量突增 | 凌晨3点访问量激增200% |
使用工具自动化识别
推荐结合Python的Pandas库进行数据预处理，配合机器学习算法（如孤立森林）检测异常点。
案例分析
某电商平台通过设置「地域分布方差阈值」，成功识别出占比35%的虚假境外流量。
通过多维度指标交叉验证与自动化清洗流程，可有效提升数据质量，建议建立长期监控机制。
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