数据化运营的哪些场景会出现样本分布不均衡的问题？

异常检测场景。大多数企业中的异常个案都是少量的，比如恶意刷单、黄牛订单、信用卡欺诈、电力窃电、设备故障等。这些数据样本所占的比例通常是整体样本中很少的一部分。以信用卡欺诈为例，刷实体信用卡欺诈的比例一般在0.1%以内。

客户流失场景。大型企业的流失客户相对于整体客户通常是少量的，尤其对于具有垄断地位的行业巨擘，例如电信、石油、网络运营商等更是如此。

罕见事件的分析。罕见事件与异常检测类似，都属于发生个案较少的情况；但不同点在于异常检测通常都有是预先定义好的规则和逻辑，并且大多数异常事件都对会企业运营造成负面影响，因此针对异常事件的检测和预防非常重要；但罕见事件则无法预判，并且也没有明显的积极和消极影响倾向。例如，由于某网络大V无意中转发了企业的一条趣味广告，导致用户流量明显提升便属于此类。

发生低频率的事件。这种事件是预期或计划性事件，但是发生频率非常低。例如，每年一次的“双11”购物节一般都会产生较高的销售额，但放到全年来看，这一天的销售额占比很可能只有不到1%，尤其对于很少参与活动的公司而言，这种情况更加明显。这种就属于典型的低频率事件。

资料来源：《Python数据分析与数据化运营（第2版）》，文章链接：https://developer.aliyun.com/article/726313