《表2 异常用户统计表：基于大数据的移动异常用户模型研究》

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《基于大数据的移动异常用户模型研究》

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从表2可以看出，在岁末年初的开展初期，各单位移动发展中的疑似养卡用户和机补机卡分离用户占比较高，分别为31.87%和22.25%，做到了早发现、早管控，将防控界面前移。从输出的异常用户清单中，通过单位和受理网点维度进行统计分析，将异常用户清单下发给相应单位进行分类管控，按照“谁发展、谁受益、谁负责”的原则，由相应单位和网点承担新用户流失考核指标，并负责维系工作，对于异常流失用户建立追责机制，对问题严重的网点及时关闭机补受理权限。与此同时，通过调整营销活动期间渠道考核及激励机制，有效遏制了虚假冲量。在岁末年初营销活动的第二阶段、第三阶段，疑似养卡用户和机补机卡分离用户占比持续下降。