项目P06：滴滴出行运营数据异常分析¶
⚠️ 项目状态: 规划中（未实现）
📋 项目概述¶
本项目将分析滴滴出行的运营数据，运用异常检测算法识别数据中的异常模式，帮助平台发现运营问题、防范风险。
项目目标¶
- 异常订单检测：识别异常的订单记录（如超长距离、异常价格）
- 司机行为分析：发现异常司机行为模式（如刷单、绕路）
- 时空异常分析：识别特定时间/地点的异常订单密度
- 异常根因分析：分析异常产生的原因，提供改进建议
技术栈¶
- 异常检测算法：Isolation Forest、LOF（局部异常因子）、DBSCAN
- 时空分析：地理坐标处理、热力图可视化
- 统计方法：3σ 原则、箱线图、Z-score
📊 数据集说明（规划）¶
- 数据源：模拟的滴滴订单数据（约 500,000 条）
- 异常比例：约 2-5%（符合真实场景）
- 核心字段：订单ID、时间戳、起终点坐标、行驶距离、费用、司机ID等
🎯 学习要点¶
- 异常检测算法原理与应用
- 时空数据处理与可视化
- 不平衡数据处理
- 业务规则与机器学习结合
📚 相关项目¶
- P04：通讯客户响应 - 类似的异常检测场景
- 阶段3概述
项目状态: 预计在 v1.0.0 版本实现 | 查看开发计划