发现数据异常
月份尚未结束，但该月的数据量已出现大幅度异常增长，同时跳出率显著升高。综合判断，大概率是垃圾流量或机器人流量入侵。
验证是否垃圾流量
证垃圾流量的常用方法是将关键维度进行交叉分析，观察是否存在异常集中度和特定规律。
排查发现异常流量呈现以下特征：
- 集中表现为 Android 5.0（2014年发布，距今已超过10年，正常用户几乎不可能仍在使用该版本访问现代网站）
- 高度集中于 新加坡
- 跳出率高达99.89%
综合以上三个特征：老旧的系统版本 + 异常的地理集中 + 接近100%的跳出率，可以判定为垃圾流量，需要排除。
运用区段排除垃圾流量
根据上一步分析确定的异常维度组合，创建一个用于排除垃圾流量的区段：
建议：如果团队已有统一的「排除机器流量」主区段，可将此规则作为子条件一并添加上去，便于统一管理。
在查看报告时，将这个区段添加上去就可以：
此时所有报告数据均会排除符合该规则的流量，数据回归正常水平。
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