平台注册用户数突破1500万，可日活仅4万左右，每当平台大量优惠卷后，活跃人数明显高于平时，且个别用户邀新达5人以上。我们意识到羊毛党对公司的运营、营销等来说是一个巨大的隐患。最终对羊毛党用户实施下单返现优惠活动，日活提高了10%左右，利润提高了7%。1. 与业务部门商讨羊毛党的相关特征，基于业内的普遍认知（会员经验低，折扣订单数大，登陆次数少，拉新数量大、访问到下单时间短的用户为羊毛党可能性较大）确定需要从数据库中提取的维度。2. SQL 提取一年各月的订单数据，总计144万个样本，构建订单信息。3. 构建用户信息特征：会员编号、会员姓名、性别、会员经验、折扣订单数、年登录次数、下单量、年消费额、折扣订单数占比、平均访问到下单时间、与上次登录的时间差(天)等、拉新用户数。4. 选取训练模型需要的特征：会员经验、年登录次数、年下单量、年消费额、折扣订单数、折扣订单数占比、总折扣额、访问-下单时间、与上次登录的时间差(天)等、拉新用户数。5. 特征处理：处理异常值、重复值、空值。数据标准化。6. 模型选择：使用K-means聚类模型分别测试不同参数 cluster(簇)值，将轮廓系数最大的作为模型的参数。7. 最终结合业务方确定合适的簇值。确定羊毛党，打上标签。