异常消费行为检测（上篇）

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2023-01-13 02:52:38

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limefence 2021-07-14

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flare zhao 2021-07-17

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@limefence <p>可以联系一下官方工作人员，通常网络没问题通过电脑进入课程，在第一个章节侧栏可以下载</p>

在探讨个人消费行为异常检测之前，我们首先需要明确“异常行为”这一核心概念。个人消费行为异常是指与正常消费行为相比，在频率、金额、时间或方式上存在显著差异的行为。这些异常行为可能是偶然的，也可能是故意的，如信用卡欺诈、身份盗窃等。：每次交易的唯一标识。UserID：用户的唯一标识。Amount：交易金额。：交易时间。Location：交易地点。Type：交易类型（例如：购买、取款、转账等）。数据集包含了数百万条交易记录，涵盖了各种不同的交易场景。

例如，我们之前提到的火灾索赔示例，一种欺诈类型是策划的军火库犯罪，另一种类型是火灾损失的夸大。正如其GitHub页面（https://github.com/yzhao062/pyod）上的标语所说，“Python异常值检测模块是一个全面且可扩展的Python库，用于异常值检测（异常检测）”。标记的异常值可以来自多种类型的异常值。首先，异常值是与其他值相距较远的罕见事件，一种直观的方法是测量数据点之间的接近程度。因此，异常检测需要多种算法来发现隐藏的数据模式，对罕见事件进行仔细调查，并更好地理解噪声的来源。

一、异常检测 1.1可以用到的案例欺诈检测：盗刷信用卡检测入侵检测：检测网络入侵或计算机入侵行为医疗：缺陷基因检测生态系统：预测飓风、洪水、干旱、热浪和火灾的发生 1.2监督式异常检测提前使用带“正常”与“异常”标签的数据对模型进行训练，机器基于训练好的模型判断新数据是否为异常数据 1.3无监督式异常检测通过寻找与其他数据最不匹配的实例来检测出未标记测试数据的异常 1.4定义基于数据分布，寻找与其他数据最不匹配的实例寻找发生可能性比较低的事件二、概率密度函数在连续分布

异常检测（Anomaly Detection）是一种用于识别数据中异常模式或异常点的技术，旨在发现与大部分数据行为不同的样本。它在工业监控、网络安全、金融欺诈检测等领域具有广泛应用。异常检测的目标是找到那些偏离正常行为的数据点，这些数据点可能代表错误、故障、攻击或其他需要特别关注的情况。异常检测作为数据分析和安全保障的重要工具，广泛应用于各个行业。通过不同的方法选择和技术优化，异常检测可以有效发现数据中的潜在异常模式。在技术不断进步的驱动下，异常检测的应用场景和效果将进一步拓展和提升。

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