商业数据分析之三——反作弊案例分析
2017-04-19 本文已影响127人
超_Megan
尝试对滴滴司机作弊的手法进行分析:
20170419153230806.jpg作弊手法 | 具体做法 | 特征 |
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优惠券套现 | 两个手机,一个做乘客,一个做司机,虚假交易 | 每天同一个乘客和司机频繁产生订单 |
完成任务奖励 | 熟人之间相互刷单 | 乘客和司机的实际行程不匹配,与GPS定位结果不一致,每天产生多个订单 |
完成任务奖励 | 接到滴滴订单后,让乘客为其下uber的虚假订单 | 乘客与司机的距离小于1km |
完成每笔订单的补贴 | 让乘客下车后不结束订单,等公里数可拿到补贴,才结束订单 | 乘客和司机有一段行程不匹配,与GPS定位结果不一致 |
量化指标
- 乘客与司机的距离:如果乘客与司机的距离<1km,这种订单系统自动屏蔽掉。
- 同一个乘客id和司机id一周内产生交易数量:如果该数量>2,就要对此司机进行观察,如果继续增大,就要对其进行警告处罚。
- 司机实际行程
- 乘客实际行程
- 预期行程:可将其与司机实际行程和乘客实际行程进行对比。
补充说明
作为一个曾经的重度滴滴使用者,我曾经遇到多次司机让我配合其再下一单Uber的虚假订单。还遇到过让我下车后不要结束订单,等其公里数达到一定数量后,再结束的情况。感谢现在的反作弊手段,让乘客少了很多麻烦,提高了用户体验。