Srishti-Analytics/Influencer-Fraud-Detection

📌 项目概述 本项目专注于检测基于其参与度模式和增长指标的欺诈或可疑影响者。随着影响者营销的兴起，品牌在识别操纵粉丝、点赞和评论等指标的虚假影响者方面经常面临挑战。 本项目的目标是分析影响者数据并识别可能表明欺诈行为的异常情况。 🎯 目标 通过分析参与度指标并使用数据分析和机器学习技术识别异常模式，以检测潜在的影响者欺诈行为。 🛠️ 技术栈 Python Pandas、NumPy Matplotlib Scikit-learn 📊 数据集 生成了一个包含 5000 名影响者的数据集，包括以下特征： 粉丝数 平均点赞数 平均评论数 每月发帖数 粉丝增长率 参与度率 🧹 数据预处理 处理缺失值和无限值 创建新特征： 参与度率 点赞与粉丝比率 评论与点赞比率 移除无效和不一致的数据 📈 探索性数据分析（EDA） 参与度率的分布 粉丝数与参与度的关系 增长率与参与模式的关系 识别异常值和异常行为 🤖 建模方法 使用 StandardScaler 进行特征缩放 应用机器学习技术以识别异常和可疑的影响者 📌 关键洞察 粉丝异常高但参与度低的影响者被标记为可疑 异常的参与比率可能表明存在虚假互动 粉丝数量的突然增长可能表明存在欺诈行为 📊 结果 该模型成功识别了与虚假或低质量影响者相关的模式，有助于在影响者营销活动中做出更优决策。 💼 商业影响 帮助品牌避免投资于虚假影响者 提升影响者营销的 ROI 实现数据驱动的影响者选择

标签：Anomaly Detection, Apex, Data-Driven Decision, EDA, Engagement Rate, Follower Growth, Influencer Marketing, Matplotlib, NumPy, Python, Scikit-learn, StandardScaler, 品牌营销, 异常检测, 影响力分析, 数据清洗, 数据预处理, 无后门, 机器学习, 标准化, 欺诈检测, 特征工程, 虚假账号, 逆向工具