
骗子的大数据分析
年年岁岁花相似,岁岁年年人不同。每年的开学季在经历轰轰烈烈的喧闹之后终究会归于平静。只不过,今年的开学季气氛格外的凝重,那一个个还未怒放的生命,那些本该在象牙塔里绽放的青春,仅仅因为电信诈骗而永远定格。接二连三出现的诈骗案件,一次又一次拷问着国人的灵魂。悲痛之余,或许从更深层面去思考,提高大家的防骗意识才是告慰逝者最好的方式。如果罪恶不能被彻底铲除,那么我们至少要拥有一双“火眼金睛”,才能让自己变得更加强大。
据360公司发布的《2016中国电信诈骗形式分析报告》称,2016年8月,360手机卫士共为全国用户拦截各类骚扰电话34.3亿次,平均每天拦截骚扰电话约1.11亿次。其中,共拦截诈骗电话4.45亿次,占到了当月骚扰电话拦截总量的13.0%,平均每天拦截诈骗电话约1435万次。
在众多的诈骗电话中,虚假的金融理财诈骗最多,占43.2%;其次是身份冒充诈骗,占25.2%。全国各地用户接到诈骗电话最多的20个城市中,北京、广州、杭州名列前三。
接到的诈骗电话多了,自然识别诈骗的能力就会变强。上海和北京的手机用户平均仅需18秒左右就能识破一个诈骗电话,所耗时间最少。排名第三的香港地区用户,能在平均19秒的时间里识破诈骗电话。江苏、广东、湖北、重庆、浙江、天津、江西、陕西和福建手机用户,识别并挂断一个诈骗电话平均需要20秒~25秒。而且西部地区用户比东部地区用户更容易上当。骗局识别能力整体呈现自东南至西北递减的趋势。
诈骗的手法除了我们熟悉的虚假中奖诈骗以外,还有推销假医药保健品、充值优惠诈骗、推销假冒伪劣商品、推销违法业务诈骗等几种基本类型。
在360公司发布的报告中,对诈骗时间也进行了统计分析。普通人主要工作时间是周一到周五,但骗子的工作时间却是周五到周一,也就是横跨两周之间。但是,如果把时间限定在一天的范围内考虑的话,骗子的作息时间就和普通人是一样的了。
另外据报告称,诈骗电话的高峰期是早上8点至11点,凌晨1点至5点是诈骗电话的低谷期,这点不难理解,毕竟,骗子也是人,也需要睡觉休息。
所谓“道高一尺魔高一丈”,骗子的行骗手法可谓是花样翻新,但是“再狡猾的狐狸也斗不过老猎手”,只要心中的警钟长鸣,时刻保持警惕,提高防骗意识,就一定会让诈骗分子没有用武之地。
遇到警方、老师、领导来电,一定要保持冷静,涉及钱财的,一定要电话核实身份及信息,切记不可碍于面子而对骗子“言听计从”,在核实身份之前,千万不要轻易汇款,对于来源不明、安全性未知的网址链接和二维码,不随意点击和扫码,避免遭遇钓鱼网站和有毒二维码。
切莫贪小便宜吃大亏。对涉及中奖的信息,一定不要动贪念。时刻提醒自己“天上没有免费的馅饼”,切莫贪小便宜吃大亏。
总之,凡事涉及“钱”的,不管是说要给你钱,还是让你把钱打过去,一定要三思、三思再三思,关于钱,再谨慎都不为过。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15