Advertisement

Python金融欺诈分析项目源码+数据集+可视化

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本项目提供一套完整的Python代码及配套数据集,用于识别和分析金融交易中的潜在欺诈行为,并通过多种图表进行结果可视化。 Python数据分析之金融欺诈行为检测项目源码+数据集+可视化 该数据集取自某移动支付公司单月的转账日志。对于每一条记录,需要预测其是否属于欺诈行为。 数据列描述如下: - step: 对应现实中的时间单位(小时) - type: 转账类型 - amount: 转账金额 - nameOrig: 转账发起人 - oldbalanceOrg: 发起人在转账前的账户余额 - newbalanceOrig: 发起人在转账后的账户余额 - nameDest: 收款人名称。若收款人为商户(以M开头),则无此信息。 - oldbalanceDest: 收款人在转账前的账户余额,但如果是商户,则没有该数据。 - newbalanceDest: 收款人在转账后的账户余额,同样地,如果为商户,则无此项数据。 标记字段: - isFraud: 转账行为是否属于欺诈。定义为通过掌控客户账户,并将其金额全部转至另一个账户然后提现的行为即视为欺诈。 - isFlaggedFraud: 商业模型为了控制大额转账并标识非法操作,若单笔转账中金额超过200,000,则认为是非法操作。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Python++
    优质
    本项目提供一套完整的Python代码及配套数据集,用于识别和分析金融交易中的潜在欺诈行为,并通过多种图表进行结果可视化。 Python数据分析之金融欺诈行为检测项目源码+数据集+可视化 该数据集取自某移动支付公司单月的转账日志。对于每一条记录,需要预测其是否属于欺诈行为。 数据列描述如下: - step: 对应现实中的时间单位(小时) - type: 转账类型 - amount: 转账金额 - nameOrig: 转账发起人 - oldbalanceOrg: 发起人在转账前的账户余额 - newbalanceOrig: 发起人在转账后的账户余额 - nameDest: 收款人名称。若收款人为商户(以M开头),则无此信息。 - oldbalanceDest: 收款人在转账前的账户余额,但如果是商户,则没有该数据。 - newbalanceDest: 收款人在转账后的账户余额,同样地,如果为商户,则无此项数据。 标记字段: - isFraud: 转账行为是否属于欺诈。定义为通过掌控客户账户,并将其金额全部转至另一个账户然后提现的行为即视为欺诈。 - isFlaggedFraud: 商业模型为了控制大额转账并标识非法操作,若单笔转账中金额超过200,000,则认为是非法操作。
  • DGraphFin-检测
    优质
    DGraphFin是一个专为金融领域设计的数据集,用于检测和预防欺诈行为。它包含了丰富的交易信息与复杂的网络结构,旨在帮助研究人员开发更高效的机器学习模型以应对日益复杂的金融诈骗手段。 DGraphFin是一个金融欺诈数据集。该数据集旨在帮助研究人员识别和预防金融领域的欺诈行为。通过提供丰富的交易记录和其他相关信息,它为开发有效的反欺诈模型提供了宝贵的资源。
  • 的机器学习班_ Python中的应用_ Python实战_ 基于机器学习和Python
    优质
    本课程聚焦运用Python及机器学习技术解决金融领域面临的欺诈问题,涵盖数据分析、模型构建与评估等内容,助力学员掌握实用技能。 基于Python的金融反欺诈实战练习,附PPT讲解、源码及数据集。
  • 行为检测的Python方法
    优质
    本文章介绍如何利用Python进行金融欺诈行为的数据分析和检测,涵盖数据预处理、特征工程及模型构建等内容。 Python 数据分析在金融欺诈行为检测中的应用,通过实例学习如何识别金融欺诈行为。
  • 的应用(含).zip
    优质
    本资源包含金融领域反欺诈的数据分析应用案例,内附具体数据集和完整Python代码,适合研究与学习。 通过数据分析来评估银行消费记录,并判断信用卡交易是否为非本人操作即是否存在盗刷行为。我们将使用二分类逻辑回归算法对大量数据进行训练并建立相关模型,以预测哪些交易可能属于信用卡盗刷现象,从而预防此类事件的发生。
  • 的机器学习
    优质
    本项目运用先进的机器学习技术,旨在识别和预防金融领域的欺诈行为。通过分析大量交易数据,构建预测模型,有效提升金融机构的风险管理能力。 机器学习项目:金融反欺诈模型的完整例程,使用Python编写并已测试通过。
  • Python电力.zip
    优质
    本项目为Python电力数据分析与可视化的完整代码集,包含数据处理、统计分析及图表绘制等内容,适用于能源行业数据分析学习和实践。 基于Python的电力数据分析可视化项目源码.zip包含了个人大作业项目的完整代码,该项目在评审中获得了95分以上的高分,并且经过了严格的调试确保可以顺利运行。无论是初学者还是有一定经验的技术人员都可以放心下载使用此资源。
  • 科技反.xmind
    优质
    《金融科技反欺诈》思维导图全面剖析了当前金融科技创新环境下面临的各类欺诈风险及应对策略,涵盖数据分析、用户验证、行为监控等多个方面,旨在为金融机构提供有效的反欺诈解决方案。 金融反欺诈是一个重要的领域,涉及使用各种技术和策略来防止金融犯罪活动。这包括但不限于数据分析、机器学习算法的应用以及建立有效的监控系统以识别潜在的欺诈行为。通过这些方法可以保护金融机构和个人免受经济损失,并维护整个金融系统的稳定性和信誉度。
  • 基于Python与Matplotlib的市场
    优质
    本项目利用Python编程语言及Matplotlib库,深入分析和展示金融市场的数据趋势,助力投资者洞察市场动态。 用于金融数据可视化与分析的matplotlib实用工具mplfinance安装方法为:`pip install --upgrade mplfinance`。该库需要依赖于matplotlib和pandas,并且宣布版本0.12.7新增了外部轴模式和动画支持功能。 内容包括: - 新API教程,介绍基本用法; - 自定义图的外观(新功能自2020年6月起); - 在子图中添加自己的技术研究:单个图形上有多个图表(新功能自2020年8月)。
  • Python银行反已脱敏)
    优质
    本项目运用Python语言开发,旨在构建一套高效的银行反欺诈系统。通过对大量交易记录进行分析与建模,有效识别潜在风险,确保金融安全。所有敏感数据均已匿名化处理,保障用户信息安全。 在Python银行反欺诈项目代码中,数据已经过脱敏处理,并仅保留了部分数据。这些数据包括flag、in_date、ip、terminaltype、phone、versioncode、userno和certno等列。通过训练集进行学习后,在测试集上进行了验证,得到了不错的评估指标。