WS DATA

数据清理解决缺失值、格式错误的值（例如，格式化为文本的数字）、重复记录、错误值等。将这些值留在数据集中会导致模型训练不佳。因此，数据清理是确保数据集可用的第一步。
数据标准化包括以统一的尺度表达数值。它还可以包括将基于字母的范围转换为数值。当数据源组合起来形成更大的数据集时，这一点尤其重要。
特征工程将可用信息转换为更有用的形式。
模型训练与评估
欺诈分析算法本质上基于机器学习技术。收集和清理数据后，下一步是 泰国手机数据 练模型。在训练过程中，模型学习预测哪些交易或用户配置文件最有可能是欺诈性的。

除了指出潜在的欺诈行为外，不要妨碍正常用户也同样重要。误报是指模型将真实交易标记为欺诈交易。最大限度地减少误报对于维持良好的客户体验非常重要。为了确保这一点，使用各种指标来评估训练后的模型。

实时欺诈检测
实施欺诈后，追回欺诈者窃取的资金或财产变得越来越困难。因此，目标是在交易执行之前实时检测和防止欺诈。将欺诈分析集成到交易处理链中可以实时检测欺诈行为。有两种方法可以做到这一点：

将交易链数据实时传输到欺诈分析系统：Apache Kafka等事件流工具使您能够将交易数据实时传输到欺诈分析系统。实时欺诈分析平台标记可疑交易以供人工验证。交易处理链在完成交易之前还会收到来自欺诈分析系统的确认。
在交易处理链中应用欺诈分析：这是通过 Apache Flink 等工具完成的。 Flink 提供数据流的实时处理，在欺诈分析的背景下称为交易数据流的实时处理。它还与机器学习模型集成。
报告和跟踪
公司管理层、数据科学家、合规官员、欺诈分析师和安全团队等利益相关者监控正在进行的欺诈检测工作的结果。仪表板、实时警报和自动报告等工具可以轻松跟踪和监控。

仪表板直观地显示重要指标，例如欺诈交易数量、欺诈分析工具的成功率和失败率、造成的金钱损失等。仪表板可以轻松突出显示重要信息，而无需深入研究详细报告。
当软件怀疑存在欺诈活动时，它会向 通知负责监督交易的人员。所有算法预测都有一定的置信度；在许多情况下，人类判断对于决策至关重要。此外，在某些情况下，可能需要采取纠正措施以防止进一步的损害，例如阻止使用可疑被盗卡进行的交易。实时更新简化了这些流程。
自动报告定期收集有关欺诈分析工具活动的信息。他们有助于监控他们的表现并在必要时进行干预。
当怀疑客户的帐户存在欺诈活动时，客户通知会通知客户。有时，分析软件会错误地将合法的客户活动检测为潜在的欺诈行为。在处理此类交易之前，需要获得客户的手动确认。在其他情况下，通知客户其帐户因可疑活动而被暂停并且必须重新激活是至关重要的。
成为一名机器学习科学家