基于监督式的分类算法：将历史已经识别出来的真实异常订单数据通过分类模型（例如SVM、随机森林等）做训练，然后应用新数据做分类预测，看预测结果是否属于异常订单 。基于非监督式的算法：通过非监督式算法（例如OneClassSVM）基于历史的数据做训练，然后针对新的数据做判别，找到存在异常可能性标签的订单列表 。6
商品规划的最优组合
在做商品促销或广告宣传时，通常企业会面临多种组合策略，它是在一定限制条件下考虑通过何种组合策略来实现最大或最小目标 。此时，可以考虑使用线性规划方法 。
线性规划（Linear programming，LP）是运筹学中研究比较早、方式相对成熟且实用性非常强的研究领域，主要用来辅助人们进行科学管理，目标是合理地利用有限的人力、物力、财力等资源作出的最优决策 。
解决简单线性规划问题的最直接的方法是图解法，即借助直线与平面区域的交点求解直线在y轴上的截距的最大值或最小值 。
在做线性规划时涉及几个概念：
未知数：影响决策主要变量或因素 。约束条件：解决线性规划问题时已知的并须遵守的前提条件 。目标函数：用来表示未知数与目标变量关系的函数，线性规划中一般是线性函数 。可行域：满足优化问题约束条件的解叫作可行解，由所有可行解组成的集合叫作可行域 。最优解：满足目标函数最大化或最小化目标的最优的解 。实现线性规划的基本步骤如下：
步骤1：找到影响目标的主要因素，它们是规划中的未知数 。步骤2：基于未知数确定线性约束条件 。步骤3：由未知数和目标之间的关系确定目标函数 。步骤4：找到直角坐标系中的可行域 。步骤5：在可行域内求目标函数的最优解及最优值 。为了能清晰地表达上述概念和步骤，在此通过一个简单的示例演示该过程 。
假设公司有P1和P2两种商品，当推广P1商品时，每次费用为60元；当推广P2商品时，每次费用为30元 。现在公司有1800元预算可以用来做P1和P2商品推广，其中受到两种商品尺寸和品类的限制，P1商品最多只能投放20次，P2商品最多只能投放40次，并且两种商品的总投放次数不超过45次 。已知每次推广P1和P2的商品分别能获得单品毛利为40元和30元，
问：如何安排P1和P2的商品投放次数才能达到销售毛利最大化目标？
为了解决问题，我们假设P1和P2两种商品的投放次数分别是X1和X2，最大化销售毛利为z，此时：
由于这是一个简单二维变量，因此可以先画出直角坐标图和可行域，然后基于目标函数找到最优解位置
通过图可以发现最优解是目标函数与X1+X2=45和60X1+30X2=1800的交点，求解两个函数的解用到的是九年义务教育阶段基本数学知识 。
步骤1：将等式1做转换：X1=45-X2 然后将转换后的X1代入等式2，并依次求解：步骤2：60（45-X2）+30X2=1800步骤3：2700-60X2+30X2=1800步骤4：2700-30X2=1800步骤5：30X2=900步骤6：X2=30步骤7：X1=45-30=15步骤8：然后将X1和X2带入目标函数：z=40X1+30X2=40×15+30×30=1500如果线性规划中有多个变量，那么我们无法通过图形的方式直接发现最优值的位置，此时可以借助Python的线性规划库来完成线性求解工作，包括scipy、optimize、linprog、pulp等 。

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