项目描述： 该项目旨在对微信支付营销活动中的核销数据进行异常订单检测，以保证营销活动的精准性和排除活动被薅羊毛的可能性。项目范围包括数据清洗、分析和可视化等。
技能应用： 使用了Python进行数据清洗和分析，使用了Pandas和Numpy等工具对数据进行处理和计算，并使用了Matplotlib和Seaborn等工具进行数据可视化。
数据分析： 对数据进行了探索性分析，使用了统计学方法和机器学习算法进行数据建模和异常订单检测，如基于规则的异常检测、基于决策树的机器学习算法和异常点检测等。
结果呈现： 使用了可视化图表和数据仪表盘等方式，对检测结果进行了直观的展示和分析，如异常订单的分布情况、异常订单的原因分析等。
成果评价： 在该项目中，成功检测出了大量的异常订单，与活动落地场景协调后，完善参与活动门槛的限制，实现活动的精准运营，同时排除了项目亏损的可能。
反思总结： 深刻认识到数据质量对于业务决策的重要性，同时也发现了数据分析过程中可能存在的问题和挑战，如数据缺失、数据质量不高等，提出了相应的改进建议和未来发展方向。后续可沟通技术人员将部署模型在服务器,构建API接口，实现异常数据的实时监测。