数据来源整合
基础数据包含开户系统记录、网络流量日志和设备在线状态监测。需整合计费系统、DNS查询日志和用户报障记录等多元数据源：
- 开户系统用户档案
- BRAS设备在线状态
- DPI深度包检测数据
行为特征分析
通过用户在线行为建立活跃度模型：
- 识别连续离线超30天的静默账号
- 分析每日峰值时段流量波动
- 检测多设备并发登录情况
设备关联验证
MAC地址与账号绑定关系验证：
| 特征项 | 验证方式 |
|---|---|
| 终端类型 | UA解析 |
| 登录位置 | IP地理库 |
统计建模方法
采用组合算法进行数据融合：
- 时间序列预测模型
- 聚类分析算法
- 贝叶斯网络推断
数据清洗流程
建立三级数据清洗机制：
- 去除测试账号数据
- 过滤员工内部账号
- 识别集团客户专线
验证与修正
通过抽样回访验证数据准确性，采用双重验证机制：
- 电话回访验证
- 现场设备核查
- 流量特征比对
建议建立多维评估体系，结合动态监测与定期审计，重点关注账号活跃度与设备关联性指标，通过机器学习算法持续优化评估模型。
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