互联网金融中的交易反欺诈模型-课程1
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互联网金融中反欺诈系统的设计与实现
互联网金融中反欺诈系统的设计与实现随着互联网金融行业的蓬勃发展，各类金融诈骗与欺诈行为也随之增多。
为了保护用户的资金安全与个人信息，反欺诈系统在互联网金融领域扮演着重要的角色。
本文将探讨互联网金融中反欺诈系统的设计与实现。
一、反欺诈系统的定义与意义反欺诈系统是指通过采集、分析和判断用户行为数据，识别可能存在的金融欺诈行为，并及时采取相应措施以保护用户及机构利益的系统。
在互联网金融中，反欺诈系统可以有效识别并拦截各类欺诈行为，降低金融风险，提升用户体验，维护行业的良好发展环境。
二、反欺诈系统的设计原则1. 数据整合与共享：反欺诈系统应集成各个金融业务系统的用户数据，并与合作伙伴、第三方数据机构共享信息，实现多维度数据的综合分析。
2. 实时性与准确性：反欺诈系统需要具备实时性，能够及时识别新出现的欺诈手段，并对可疑行为进行及时拦截。
同时，系统的准确性是保证识别结果可靠性的关键。
3. 风险控制与用户体验的平衡：反欺诈系统应该在保护用户资金安全的前提下，尽可能减少误判，以提升用户体验和满足用户的便捷需求。
4. 决策自动化与灵活性：反欺诈系统应该具备自动化决策能力，通过机器学习和人工智能等技术不断优化。
同时，系统也应该具备灵活性，能够根据具体业务需求进行定制。
三、反欺诈系统的实现步骤1. 数据采集与预处理：反欺诈系统的数据采集是建立基本的数据资料库的关键一步。
通过采集用户的注册、登录、交易等行为数据，建立用户画像并进行数据预处理，为后续的模型训练打下基础。
2. 模型训练与优化：通过机器学习算法，训练出反欺诈模型，并不断进行优化提升模型的准确性和可靠性。
常用的模型算法包括逻辑回归、随机森林、支持向量机等。
3. 实时监控与拦截：利用实时监控技术，对用户的行为进行实时分析和判断，并根据模型的决策结果进行相应的拦截措施。
例如，当系统检测到用户登录地点与常用地点判定不符时，可以触发验证码等验证措施。
4. 数据分析与反馈：通过对用户行为数据进行综合分析，深入挖掘潜在的欺诈模式和规律，为业务部门提供准确的欺诈风险评估和决策支持，帮助优化业务流程和防范措施。
反欺诈风控模型
反欺诈风控模型随着互联网的普及和技术的发展，欺诈行为也在不断演变和增加。
针对这一问题，许多企业和金融机构都意识到了建立反欺诈风控模型的重要性。
反欺诈风控模型能够帮助企业预测和识别潜在的欺诈行为，减少损失并保护消费者的利益。
本文将探讨反欺诈风控模型的基本原理、应用场景以及其带来的益处。
一、反欺诈风控模型的基本原理反欺诈风控模型是通过数据挖掘和机器学习等技术手段，建立起来的用于预测和识别欺诈行为的模型。
其基本原理可以概括为以下几点：1. 数据收集与预处理：在构建反欺诈风控模型之前，需要收集大量的数据，并对数据进行预处理。
这些数据可以包括用户的个人信息、消费行为、交易记录等。
预处理包括数据清洗、去噪、特征提取等步骤，确保数据的质量和可用性。
2. 特征选择与构建：在数据预处理的基础上，需要选择和构建合适的特征用于模型训练和预测。
这些特征应当能够有效地反映欺诈行为的特点，包括欺诈者的行为模式、交易的异常特征等。
3. 模型选择与训练：选择适合的机器学习算法，并使用已标注的数据进行模型训练。
常用的算法包括逻辑回归、支持向量机、决策树等。
在训练过程中，需要注意数据的平衡性，确保正负样本的比例合适。
4. 模型评估与优化：通过交叉验证等方法对模型进行评估，并对模型进行优化。
评估指标可以包括准确率、召回率、精确率等。
在模型优化过程中，可以尝试调整算法的参数、增加样本数量等方式。
二、反欺诈风控模型的应用场景反欺诈风控模型可以应用于各种场景，在金融、电商、移动支付等领域都有广泛的应用。
以下是几个常见的应用场景：1. 信用卡欺诈检测：银行和信用卡机构可以使用反欺诈风控模型来检测信用卡的盗刷和虚假交易。
通过实时监测用户的消费行为和交易模式，可以及时发现异常交易并采取相应的措施。
2. 在线支付欺诈检测：电商平台和支付机构可以使用反欺诈风控模型来检测在线支付过程中的欺诈行为。
利用用户的消费行为、设备信息等作为特征，可以判断是否存在欺诈行为，以保护用户的财产安全。
斩断数据诈骗之手 大数据反欺诈模型
斩断数据诈骗之手大数据反欺诈模型斩断数据诈骗之手大数据反欺诈模型在数字化时代，数据安全和防范诈骗已经成为企业和个人亟需解决的重要问题。
随着技术的发展，数据诈骗变得更加智能化和隐蔽化，传统的手段往往无法有效应对。
然而，大数据分析技术的出现为打击数据诈骗提供了新的解决方案。
本文将介绍一种基于大数据反欺诈模型的方法，旨在帮助各行各业斩断数据诈骗之手。
一、背景介绍数据诈骗是指利用虚假信息、欺骗手段或技术手段获取他人财产的行为。
随着互联网的快速发展，数据诈骗的形式日益多样化，给社会和经济造成了巨大的损失。
传统的反欺诈手段往往依赖于人工判断和经验积累，效率低下且易受人为因素影响。
二、大数据反欺诈模型的原理大数据反欺诈模型是基于大数据分析算法开发的一种智能化系统。
通过对大量的历史数据进行挖掘和分析，模型能够从中总结出一些规律和模式，进而用于判断当前数据是否存在欺诈风险。
模型的基本原理如下：1. 数据收集与清洗：模型首先需要从各个渠道收集大量的原始数据，包括用户行为数据、交易数据等。
然后对这些数据进行清洗，去除噪声和异常数据，确保数据的准确性和可靠性。
2. 特征提取与选择：模型从清洗后的数据中提取出一系列的特征，这些特征能够反映用户的行为习惯、交易特征等。
然后通过特征选择算法选取出对欺诈风险判定有较大影响的特征。
3. 建模与训练：模型使用大数据分析算法，如机器学习、神经网络等，对选取的特征进行分析和建模。
通过在大量历史数据上的训练，模型学习到了一些规律和模式，并能够将这些规律和模式应用在实时数据的判定中。
4. 实时预测与判定：当新的数据进入模型时，模型根据训练得到的规律和模式，分析数据中的特征，并进行实时预测和判定。
如果数据被判定为欺诈风险较高，则系统会发出预警，并采取相应措施予以拦截或验证。
三、应用场景大数据反欺诈模型可以广泛应用于各个行业，包括金融、电商、社交网络等。
以下将以金融行业为例，介绍模型在实践中的应用场景：1. 信用卡欺诈检测：模型可以通过分析持卡人的消费习惯、交易地点等特征，判定一笔交易是否存在欺诈风险。
金融风控中的反欺诈模型应用方法
金融风控中的反欺诈模型应用方法随着金融行业的迅速发展和互联网技术的普及，金融风控面临着越来越多的欺诈行为挑战。
在金融风控过程中，反欺诈模型成为重要的工具，帮助金融机构及时识别并预防欺诈行为。
本文将介绍金融风控中的反欺诈模型应用方法，并分析其在实际场景中的应用效果。
一、反欺诈模型概述反欺诈模型是通过对历史交易数据进行分析、建模和预测，识别潜在的欺诈行为。
它基于机器学习和数据挖掘技术，运用大数据分析方法，快速、准确地识别欺诈风险，为金融机构提供决策支持。
反欺诈模型的应用范围广泛，包括但不限于信用卡欺诈、身份盗窃、虚假交易等方面。
它可以帮助金融机构提高风险识别的准确性和及时性，有效防范欺诈风险，保护用户资金安全。
二、反欺诈模型应用方法1. 数据收集和预处理反欺诈模型的第一步是进行数据收集和预处理。
金融机构需要收集大量的历史交易数据，包括交易金额、交易时间、交易地点等信息。
同时，还需要收集用户的个人信息，如年龄、收入、职业等，以便构建完整的特征数据集。
在数据预处理阶段，需要对数据进行清洗、去噪和标准化处理。
清洗数据可以去除重复、缺失或异常的数据，确保数据质量。
去噪可以过滤掉不必要的信息，提高模型的训练效果。
标准化处理可以统一数据的尺度，避免不同特征对模型产生不均衡的影响。
2. 特征工程特征工程是反欺诈模型中至关重要的环节。
特征工程的目标是选取和构建能够最有效区分欺诈和非欺诈交易的特征。
常用的特征包括交易金额、交易频率、交易地点距离等。
在特征工程过程中，可以应用一些统计学方法和机器学习算法，筛选出最具区分性的特征。
同时，也可以构建新的特征，如交易行为模式、用户信用评分等，丰富特征集，提高模型的预测性能。
3. 模型选择和训练在模型选择和训练阶段，需要根据具体的业务需求和数据特点选择合适的反欺诈模型。
常见的模型包括逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
模型训练过程中，需要将数据分为训练集和测试集，利用训练集对模型进行训练和调优，再利用测试集评估模型的性能。
《防范金融诈骗》PPT课件
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防 范 措 施
• 要有反诈骗意识，不要轻信好事，贪图便宜，避免因贪念 或好奇心理作祟蒙受经济损失。，提高警惕
• 要注意避免个人资料外泄，对不熟悉的金融业务尽量 不要在ATM机上操作，应到柜面直接办理。
•要慎接陌生人的电话，当接到陌生人的电话，特别是冒 充亲属、朋友的电话，凡涉及借款、汇款、存款、转款 等事项时，要仔细分析对方的意图，经多方核实再采取 行动。
•
接到上述电话、短信或不良信息，要主动向属地公
安机关或电信监管部门举报，积极举报线索。
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THE END THANKS
2020/12/27
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?由于涉及到莫须有的消费通知担心的事主拨打短信中提供的电话后对方自称银行客户服务中心要事主持银行卡到atm机进行操作随后对方在电话里指示骗子在atm机输入密码进行所谓的?查询设臵防火墙?等操作骗事主将存款转到骗子账户上
平安好服务
——金融诈骗防范篇
南京分行社区金融部 2013年12月
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• 骗术四： 虚构绑架受害人子女实施电话诈骗。犯罪分子给受害人打电话，慌称 其子女被绑架要求向指定账户汇钱赎人，并播放“其子女”在电话中 呼喊求救，受害人往往因惊慌失措，救子心切而上当受骗。
• 骗术五： 冒充银行，虚构银联卡消费实施电信诈骗。犯罪分子通过电话或短信 联系受害人，告知其在外地商场刷卡消费若干，随后又谎称银联卡可 能被盗刷，并提供所谓的“某某市公安局”报警电话。骗子同伙冒充 警察要求当事人到银行卡上存款转至指定“安全”账户，骗走钱财。
• 骗术二: 冒充受害人亲友生病或出车祸实施电话诈骗。犯罪分子打电话让受害人“猜 猜是谁”，然后便冒充其外地朋友或同学与其攀谈，并慌称近日要来受害人 处游玩。第二天再次拨打受害人电话，以在高速公路出车祸或在来沈途中生 病等为由向受害人借钱，诱骗受害人向其指定帐户汇钱。
金融机构反欺诈分析模型的构建研究
金融机构反欺诈分析模型的构建研究在金融领域，反欺诈一直是一个重要的课题。
诈骗行为给金融机构以及广大客户带来了严重的经济损失和信誉风险。
为了有效地防范和打击诈骗行为，金融机构积极研究并构建了各种反欺诈分析模型。
本文将围绕金融机构反欺诈分析模型的构建进行研究和探讨。
一、引言随着互联网和金融科技的快速发展，诈骗分子利用技术手段进行欺诈行为的手段和手法也不断翻新升级。
传统的人工反欺诈方法已经难以适应现代欺诈行为的复杂性和高效性。
因此，金融机构迫切需要构建更加精准和高效的反欺诈分析模型。
二、反欺诈分析模型的构建方法1. 数据预处理反欺诈分析的第一步是对数据进行预处理。
这包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测等。
通过对数据的准确清洗和初步处理，可以提高后续分析的可靠性和准确性。
2. 特征工程特征工程是反欺诈分析中的一个关键环节。
通过构建合适的特征，可以更好地描述欺诈行为的特点和规律。
常用的特征包括交易金额、交易频率、交易地点、账户余额等。
此外，还可以利用文本挖掘和社交网络分析等技术，提取更加全面和准确的特征信息。
3. 模型选择和构建根据反欺诈分析的需求，可以选择合适的机器学习算法进行模型构建。
常见的算法包括逻辑回归、决策树、支持向量机等。
同时，可以考虑结合多个算法，构建集成模型，提高模型的准确性和鲁棒性。
4. 模型评估和优化模型评估是反欺诈分析的重要环节，可以通过准确率、召回率、F1值等指标来评估模型的表现。
为了进一步提高模型的性能，可以进行模型优化，包括参数调优、特征选择等。
三、金融机构反欺诈分析模型的应用案例以某银行为例，该行构建了一个基于机器学习的反欺诈分析模型。
该模型利用了大量的历史交易数据和用户行为信息，通过特征工程和模型构建，实现了较高的欺诈检测率和低误报率。
在实际应用中，该模型成功地识别出了大量的欺诈交易，并有效地防止了经济损失的发生。
四、模型的挑战与未来发展方向虽然金融机构反欺诈分析模型已取得了一定的成绩，但仍然面临一些挑战。
互联网金融中的反欺诈系统设计
互联网金融中的反欺诈系统设计随着科技的不断发展，互联网金融在我国的发展逐渐壮大。
互联网金融的一大优点就是效率高，在完成借贷业务的同时还能大大节省时间。
然而，在利用互联网进行金融交易的过程中，安全问题也是不断摆出来的问题。
而其中最为严重的安全问题便是欺诈。
为了解决这一问题，负责反欺诈的互联网金融反欺诈系统便应运而生。
一、反欺诈系统的概述互联网金融反欺诈系统是指为了识别金融欺诈而设计的一种方式。
由于互联网交易的便捷性和技术的进步，金融欺诈现象越来越严重。
反欺诈系统在这种情况下应运而生，以帮助金融公司、银行等金融机构识别欺诈行为并防止财务损失。
反欺诈系统旨在保障互联网金融业务的安全和公正性。
系统运用先进的技术，包括数据挖掘、网络情报分析、实时监视等，监测网络上的数据流量、解析信用卡交易和账户记录，并利用模式分析和人工智能技术来识别欺诈行为。
二、反欺诈系统的核心构成1.数据挖掘技术数据挖掘技术是反欺诈系统的重要组成部分。
它可帮助系统自动分析大量的数据，以找出异常模式和行为模式。
通过对大量数据的处理和分析，反欺诈系统可快速识别和预测欺诈行为的趋势和模式，并能对异常行为构成的风险进行及时的预警。
2.网络情报分析技术网络情报分析技术是基于抓取、收集互联网上信息的技术，通过网络舆情分析和情报整合，实时监测网络上的欺诈活动，并对呈现的数据进行模式分析。
因为网络欺诈犯罪分子的欺骗手法一直处于不断变化的状态下，所以网络情报分析技术需要不断的更新和升级，以便对欺诈行为进行更有效的监测。
3.实时监视反欺诈系统通过实时监视每个账户的交易行为，来判断账户是否有欺诈行为。
监控的内容包括账户的登录、账户的转账、账户的修改等。
如果待监视的信息超出反欺诈系统设定的预警线，系统会立刻发出自动警告，要求运营商进一步确认账户信息。
在做出判断时，反欺诈系统会根据账户的历史交易记录、注册IP地址等多方面的信息来做出判断。
三、反欺诈系统应用的影响反欺诈系统在互联网金融交易中所起到的作用是非常重要的。
金融行业反欺诈预防措施
金融行业反欺诈预防措施第1章反欺诈概述 (3)1.1 欺诈行为类型 (3)1.1.1 信用卡欺诈 (3)1.1.2 网络金融欺诈 (3)1.1.3 银行账户欺诈 (4)1.1.4 保险欺诈 (4)1.1.5 信贷欺诈 (4)1.2 反欺诈的意义与挑战 (4)1.2.1 反欺诈的意义 (4)1.2.2 反欺诈的挑战 (4)第2章反欺诈法律法规与政策 (5)2.1 国内反欺诈法律法规体系 (5)2.1.1 反欺诈法律框架 (5)2.1.2 反欺诈立法动态 (5)2.1.3 反欺诈地方性法规 (5)2.2 国际反欺诈法律规范 (5)2.2.1 国际反欺诈法律框架 (5)2.2.2 国际合作与协调 (5)2.3 反欺诈政策解读 (5)2.3.1 部门职责分工 (5)2.3.2 反欺诈政策措施 (5)2.3.3 行业自律与协同治理 (6)2.3.4 社会共治与公众参与 (6)第3章反欺诈组织架构与职责 (6)3.1 反欺诈部门设置 (6)3.2 反欺诈岗位职责 (6)3.3 反欺诈团队协作 (7)第4章客户身份识别与风险评估 (7)4.1 客户身份识别 (7)4.1.1 收集身份证明材料 (7)4.1.2 核对身份信息 (7)4.1.3 生物识别技术 (7)4.1.4 非面对面业务身份识别 (7)4.2 客户风险评估 (7)4.2.1 收集客户信息 (8)4.2.2 建立风险评估模型 (8)4.2.3 设定风险等级 (8)4.2.4 风险控制措施 (8)4.3 持续监控与重新评估 (8)4.3.1 交易监控 (8)4.3.2 信息更新 (8)4.3.3 风险评估周期性更新 (8)4.3.4 异常交易调查 (8)4.3.5 风险控制措施调整 (8)第5章交易监控与异常交易分析 (8)5.1 交易数据采集与处理 (9)5.1.1 交易数据来源 (9)5.1.2 数据整合与预处理 (9)5.2 异常交易识别 (9)5.2.1 统计分析方法 (9)5.2.2 机器学习方法 (9)5.2.3 深度学习方法 (9)5.3 异常交易调查与处理 (9)5.3.1 异常交易调查 (10)5.3.2 异常交易处理 (10)第6章反洗钱与反恐融资 (10)6.1 反洗钱法律法规与政策 (10)6.1.1 反洗钱法律法规 (10)6.1.2 反洗钱政策 (10)6.2 洗钱风险识别与评估 (10)6.2.1 洗钱风险识别 (10)6.2.2 洗钱风险评估 (11)6.3 反恐融资措施 (11)6.3.1 客户身份识别与核实 (11)6.3.2 交易监测与报告 (11)6.3.3 内部控制与合规管理 (11)第7章信息技术在反欺诈中的应用 (11)7.1 反欺诈信息系统建设 (11)7.1.1 构建全面的反欺诈数据仓库 (11)7.1.2 设计反欺诈规则引擎 (11)7.1.3 实现反欺诈业务流程自动化 (12)7.1.4 建立反欺诈风险控制模型 (12)7.2 数据挖掘与分析技术 (12)7.2.1 客户行为分析 (12)7.2.2 异常交易监测 (12)7.2.3 欺诈团伙识别 (12)7.2.4 欺诈趋势预测 (12)7.3 人工智能与大数据在反欺诈中的应用 (12)7.3.1 智能风险评估 (12)7.3.2 智能欺诈识别 (12)7.3.3 智能决策支持 (13)7.3.4 智能化反欺诈运营 (13)第8章内部控制与合规管理 (13)8.1 内部控制制度 (13)8.1.1 组织架构 (13)8.1.2 制度建设 (13)8.1.3 流程设计 (13)8.2 合规管理流程 (13)8.2.1 合规政策制定 (13)8.2.2 合规风险评估 (13)8.2.3 合规培训与教育 (14)8.2.4 合规监督与检查 (14)8.3 内部审计与检查 (14)8.3.1 审计制度 (14)8.3.2 审计实施 (14)8.3.3 整改与问责 (14)8.3.4 持续改进 (14)第9章员工培训与反欺诈意识提升 (14)9.1 反欺诈培训内容与形式 (14)9.1.1 基础知识培训 (14)9.1.2 欺诈预防技能培训 (15)9.1.3 情景模拟与案例分析 (15)9.1.4 培训形式 (15)9.2 培训效果评估与持续改进 (15)9.2.1 培训效果评估 (15)9.2.2 持续改进 (15)9.3 反欺诈意识宣传与教育 (15)9.3.1 宣传活动 (15)9.3.2 教育引导 (16)第10章合作与外部信息共享 (16)10.1 行业合作与交流 (16)10.2 部门与监管机构信息共享 (16)10.3 国际合作与跨境信息共享 (16)第1章反欺诈概述1.1 欺诈行为类型金融行业作为现代经济体系的核心，其安全性。
金融风控中的大数据分析与反欺诈防控模型
金融风控中的大数据分析与反欺诈防控模型随着互联网金融的兴起，金融风控面临的挑战也日益增加。
恶意欺诈行为在金融市场上的频繁出现，给金融机构和投资者带来了巨大的损失。
因此，金融机构利用大数据分析和反欺诈防控模型成为了应对欺诈风险的重要手段。
大数据分析在金融风控中的作用不可忽视。
金融机构收集的海量数据包含了借款人的个人信息、交易记录、社交网络等多个维度的数据。
通过对这些数据的收集、整理和分析，金融机构能够更准确地评估风险，并采取相应的措施进行风险控制。
首先，大数据分析可以实现对客户的身份认证。
借助大数据分析技术，金融机构可以通过比对客户的个人信息和交易行为，验证客户的身份信息的真实性。
例如，在申请贷款时，金融机构可以通过分析客户的收入情况、工作稳定性、居住地等信息，判断客户是否具备还款能力。
对于恶意行为者伪造身份信息的情况，金融机构可以通过大数据分析发现异常模式，进行风险排除。
其次，大数据分析可以实现对风险事件的预测和预警。
金融机构通过对历史交易数据和风险事件的分析，可以建立起风险评估模型，对未来的风险事件进行预测和预警。
例如，通过对过去的欺诈案例进行分析，金融机构可以发现欺诈行为的规律和模式，从而建立起相应的反欺诈模型。
当有新的交易行为与已有模式相似时，模型会发出预警，提醒风险控制人员及时采取措施。
此外，大数据分析还可以帮助金融机构进行反欺诈的行为识别和欺诈模式的挖掘。
金融机构通过分析交易数据和行为模式，可以建立起欺诈行为的指标体系，并利用机器学习和数据挖掘的技术，自动识别出潜在的欺诈行为。
例如，通过分析交易金额、交易频率、交易地点等指标，可以识别出与正常行为不符的异常交易；通过分析借款人的身份信息、社交网络关系等指标，可以发现欺诈团伙的存在。
针对金融风控中的大数据分析与反欺诈防控模型，需要注意以下几点。
首先，数据的质量和准确性至关重要。
金融机构需要确保所使用的数据经过有效清洗、整理和验证，以提高模型的准确性和可信度。
《防范金融诈骗》课件
02
03
保护个人信息
不轻易透露个人重要信息 ，如身份证号、银行卡号 、密码等。
定期更换密码
使用不同的密码对不同的 账户进行加密，并定期更 换密码。
使用安全软件
安装防病毒软件和防火墙 ，定期更新病毒库和操作 系统补丁。
识别与防范常见金融诈骗手段
警惕陌生电话和短信
警惕高利诱惑
不轻信来自不明来源的电话和短信， 尤其是涉及个人财务信息的请求。
03
金融机构应对客户进行风险评估，根据评估结果对客户进行分
类管理，采取相应的风险控制措施。
金融机构的风险管理与内部控制
完善风险评估体系
金融机构应建立完善的风险评估体系，定期对业务和产品进行风 险评估，及时发现和化解风险。
加强内部审计监督
金融机构应加强内部审计监督，对业务活动和风险管理进行独立 、客观的监督检查。
《防范金融诈骗 》PPT课件
目录
• 金融诈骗概述 • 防范金融诈骗的策略与技巧 • 金融诈骗案例分析 • 金融机构在防范金融诈骗中的作用 • 总结与展望
01
CATALOGUE
金融诈骗概述
金融诈骗的定义与类型
总结词
详细描述金融诈骗的定义，以及 其主要的类型，如电话诈骗、网 络诈骗等。
详细描述
金融诈骗是指利用各种手段骗取 他人财务的行为。常见的类型包 括电话诈骗、网络诈骗、信用卡 诈骗等。
输入 标题
详细描述
电话诈骗通常以冒充公检法机关、银行等机构的形式 出现，利用受害人对公检法机关和银行的信任心理， 骗取受害人的个人信息或财产。
总结词
案例细节
不轻信来路不明的电话和信息，谨慎处理个人信息和 银行账户信息，遇到类似公检法机关、银行等机构的
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print(spend.iloc[3].apply(lambda x: x+1)) #此时不会改变原元素
map函数：让函数作用在Series上 applymap函数：让函数作用在dataframe的每一个元素上 print(spend.applymap(lambda x: x+1))
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if-else 语句 if outstanding>0: print(“the account need to pay before end of month”) else: print(“the account is inactive”)
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Python基本语法
Python3基本语句
d = (c, 1, b[1])
字典，Python中的映射数据类型（哈希表），由键值对（key-value）构成 acct_amt = {‘a0001’:123.03, ‘b0002’:-45.21}
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Python基本语法
Python3基本语句 Python使用缩进而非大括号表达代码逻辑，可读性高、表达清晰
例如，求指定两个数的较大的一个，除了用def语句生成函数外，可以用一行lambda语句： max_of_two = lambda x,y: int(x>y)*x+int(x<y)*y >>> print(max_of_two(12,45)) 45
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Python基本语法
for 循环：接受可迭代对象（例如列表）作为参数，每次迭代其中一个元素 for person in [‘Zhang Yi’,’Li Er ’,’Wang San’]: print person
列表解析：对列表中的每个元素进行同样的操作，可不用for循环而用列表解析 例如，对amount = [122.31, 54.32, 556.91]中的每个元素除以30时，可以用列表解析： avg_daily_spend = [x/30 for x in amount]
或者找出每月花费超过100元的数额： large_monthly_spend = [x for x in amount if x > 100]
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Python基本语法
自定义函数 关键词：def
例如，自定义函数，找出消费额超出日均消费额的天数 def LargeSpendDate(spend_amount_list): avg = sum(spend_amount_list)/len(spend_amount_list) large_spend_date = [d for d in range(len(spend_amount_list)) if spend_amount_list[d]> avg] return len(large_spend_date)
代理 (Calendar Server, 它 驱动了 Apple iCal)
搜索系统 (ITA, Ultraseek, 还有 Google) Internet 基础设施 (DNS) (BIND 10)
网站(知乎)
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Python语言的基本概念
1989
创始人Guido van Rossum开始创建 1991
def myfunc([arguments]):
operations return result 函数的入参可以是 • 默认参数
• 关键字参数
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Python基本语法
函数式编程：匿名函数 简单的函数并不需要显示定义，以此减少代码量，增加程序的阅读性和美感
lambda 与匿名函数
数据分析建模中常用的模块
Numpy模块 Python的一种开源的数组计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列
表（nested list structure)结构要高效的多
创建1维数组：data = np.array([1,3,4,8]) 创建二维数组：data = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 创建特殊数组：data = np.zeros((2,2)) #创建2*2全为0的2维数组 data = np.ones((2,3,3,)) #创建全为1的三维数组 data = np.eye(4) #创建4*4的对角数组，对角元素为1，其它都为0
注：就还有一个apply函数：当一个函数的参数存在于一个元组或者一个字典中时，用来间接的调用这个函数，元组或者字典中的参数按照顺序传递。apply 函数在Python2 里用地较多，在Python3里已经被废除。后续在dataframe的操作里会介绍
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Python基本语法
Python简史
2000 Python2.0诞生 2008
第一个Python编译器诞生
Python3.0诞生，且初期完全不兼容早期版本
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Python基本语法
Python3基本数据结构 单一型变量，无需事先声明变量类型
数值：a=1, a=1.0, a=1+2j
字符串（区分大小写）：b=‘python’。字符串是字符的集合，可以被引用：b[2] 列表list，可存储任意个数、任意类型的对象，索引从0开始 c = [1, ‘abc’, b] 元组tuple，跟列表相似，但是一旦建立就不能被修改
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数据分析建模中常用的模块
Numpy模块（续） 数学运算：
x, y = np.arange(1,5).reshape(2,2), np.arange(5,9).reshape(2,2)
导入外部模块 基础的Python环境可能没有所需的函数、属性、功能，需要从外部模块中导入。
例如，在Python3中，reduce函数不属于全局函数，需要从库”functools”中导入。
两种操作： ① 导入1个或者多个整个模块：import module1[, module2,…] ② 从模块中导入指定的1个或者多个属性：from module import name1[,nam2,…] 可以对导入的模块或者属性重命名：
优雅• 丰富的基础代码库和第三方库
易入门
• 近乎自然语言（英语） • 支持面向对象和面向过程，兼有函数式编程的功能
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Python语言的基本概念
基于Python的大型项目
电信基础设施 (Twilio) 支付系统 (PayPal, Balanced Payments) 神经科学和心理学 (许多许多例子) 数值分析和工程 (numpy, numba, 以及 更多其它) 动画(LucasArts, Disney, Dreamworks) 游戏后台 (Eve Online, Second Life, Battlefield, 以及 其它很多) Email 基础设施 (Mailman, Mailgun) 媒体存储和处理 (YouTube, Instagram, Dropbox) 操作和系统管理 (Rackspace, OpenStack) 自然语言处理(NLTK) 机器学习和计算机版本 (scikit-learn, Orange, SimpleCV) 安全性和渗透性测试 (很多很多，以及eBay / PayPal等） 大数据 (Disco, Hadoop support)
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数据分析建模中常用的模块
Pandas模块（续） apply函数：让函数作用在dataframe某一维的向量上时，可以使用apply来完成
#将函数作用在列元素上
print(spend[‘a’].apply(lambda x: x+1)) #此时不会改变原元素
#将函数作用在行元素上
from module import longNameAttri as shortNameAttri
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数据分析建模中常用的模块
Pandas模块 2个重要的数据结构
Series：是一个一维数组对象，并且可以带索引 import pandas as pd #从列表中创建Series delq = pd.Series([1,0,2,3,0]) #从字典中创建Series delq = pd.Series({'a':1,'b':0,'c':2,'d':3,'e':0}) #查找第2个元素 print(delq[2]) #查找不为0的元素 print(delq[delq!=0]) pandas:一个表格型的数据结构。它提供有序的列和不同类型 的列值。 spend = pd.read_csv('spend.csv',header = 0) #从字典中创建dataframe spend = pd.DataFrame({'a':list(range(10)),'b':list(range(20,10,-1))}) #选取第3条记录 print(spend.iloc[3]) #选取a列超过5，b列不超过15的记录 print(spend[(spend.a>5)&(spend.b<=15)])
函数式编程：内建函数
map函数：对一个及多个序列执行同一个操作， 返回一个列表 >>> map(lambda x: x+1,[1,2,3,4]) [2, 3, 4, 5] >>> map(lambda x,y: x+y,[1,2,3,4],(10,20,30,40)) [11, 22, 33, 44] reduce函数：某二元函数作用在序列上，且进行 “卷积”操作 例如：计算每日消费的总额 >>>daily_spend = [110.32, 0, 445.32, 0, 88.83,0] >>>print(reduce(lambda x,y:x+y, daily_spend)) 644.47 filter函数：对给定的序列依照某种条件作过滤 例如，过滤掉每日消费中，消费为0的记录 >>>daily_spend = [110.32, 0, 445.32, 0, 88.83,0] >>>has_spend = filter(lambda x: x!=0,daily_spend) >>>print(list(has_spend)) [110.32, 445.32, 88.83] zip函数：将多个序列相同位置上的元素，组合成元组后 放入列表中 >>>days, spend = [10,25,30], [12.20, 20.43, 44.32] >>>consumptions = zip(days, spend) >>>print(list(consumptions )) [(10, 12.2), (25, 20.43), (30, 44.32)]
map函数：让函数作用在Series上 applymap函数：让函数作用在dataframe的每一个元素上 print(spend.applymap(lambda x: x+1))
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if-else 语句 if outstanding>0: print(“the account need to pay before end of month”) else: print(“the account is inactive”)
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Python基本语法
Python3基本语句
d = (c, 1, b[1])
字典，Python中的映射数据类型（哈希表），由键值对（key-value）构成 acct_amt = {‘a0001’:123.03, ‘b0002’:-45.21}
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Python基本语法
Python3基本语句 Python使用缩进而非大括号表达代码逻辑，可读性高、表达清晰
例如，求指定两个数的较大的一个，除了用def语句生成函数外，可以用一行lambda语句： max_of_two = lambda x,y: int(x>y)*x+int(x<y)*y >>> print(max_of_two(12,45)) 45
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Python基本语法
for 循环：接受可迭代对象（例如列表）作为参数，每次迭代其中一个元素 for person in [‘Zhang Yi’,’Li Er ’,’Wang San’]: print person
列表解析：对列表中的每个元素进行同样的操作，可不用for循环而用列表解析 例如，对amount = [122.31, 54.32, 556.91]中的每个元素除以30时，可以用列表解析： avg_daily_spend = [x/30 for x in amount]
或者找出每月花费超过100元的数额： large_monthly_spend = [x for x in amount if x > 100]
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Python基本语法
自定义函数 关键词：def
例如，自定义函数，找出消费额超出日均消费额的天数 def LargeSpendDate(spend_amount_list): avg = sum(spend_amount_list)/len(spend_amount_list) large_spend_date = [d for d in range(len(spend_amount_list)) if spend_amount_list[d]> avg] return len(large_spend_date)
代理 (Calendar Server, 它 驱动了 Apple iCal)
搜索系统 (ITA, Ultraseek, 还有 Google) Internet 基础设施 (DNS) (BIND 10)
网站(知乎)
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Python语言的基本概念
1989
创始人Guido van Rossum开始创建 1991
def myfunc([arguments]):
operations return result 函数的入参可以是 • 默认参数
• 关键字参数
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Python基本语法
函数式编程：匿名函数 简单的函数并不需要显示定义，以此减少代码量，增加程序的阅读性和美感
lambda 与匿名函数
数据分析建模中常用的模块
Numpy模块 Python的一种开源的数组计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列
表（nested list structure)结构要高效的多
创建1维数组：data = np.array([1,3,4,8]) 创建二维数组：data = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 创建特殊数组：data = np.zeros((2,2)) #创建2*2全为0的2维数组 data = np.ones((2,3,3,)) #创建全为1的三维数组 data = np.eye(4) #创建4*4的对角数组，对角元素为1，其它都为0
注：就还有一个apply函数：当一个函数的参数存在于一个元组或者一个字典中时，用来间接的调用这个函数，元组或者字典中的参数按照顺序传递。apply 函数在Python2 里用地较多，在Python3里已经被废除。后续在dataframe的操作里会介绍
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Python基本语法
Python简史
2000 Python2.0诞生 2008
第一个Python编译器诞生
Python3.0诞生，且初期完全不兼容早期版本
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Python基本语法
Python3基本数据结构 单一型变量，无需事先声明变量类型
数值：a=1, a=1.0, a=1+2j
字符串（区分大小写）：b=‘python’。字符串是字符的集合，可以被引用：b[2] 列表list，可存储任意个数、任意类型的对象，索引从0开始 c = [1, ‘abc’, b] 元组tuple，跟列表相似，但是一旦建立就不能被修改
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数据分析建模中常用的模块
Numpy模块（续） 数学运算：
x, y = np.arange(1,5).reshape(2,2), np.arange(5,9).reshape(2,2)
导入外部模块 基础的Python环境可能没有所需的函数、属性、功能，需要从外部模块中导入。
例如，在Python3中，reduce函数不属于全局函数，需要从库”functools”中导入。
两种操作： ① 导入1个或者多个整个模块：import module1[, module2,…] ② 从模块中导入指定的1个或者多个属性：from module import name1[,nam2,…] 可以对导入的模块或者属性重命名：
优雅• 丰富的基础代码库和第三方库
易入门
• 近乎自然语言（英语） • 支持面向对象和面向过程，兼有函数式编程的功能
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Python语言的基本概念
基于Python的大型项目
电信基础设施 (Twilio) 支付系统 (PayPal, Balanced Payments) 神经科学和心理学 (许多许多例子) 数值分析和工程 (numpy, numba, 以及 更多其它) 动画(LucasArts, Disney, Dreamworks) 游戏后台 (Eve Online, Second Life, Battlefield, 以及 其它很多) Email 基础设施 (Mailman, Mailgun) 媒体存储和处理 (YouTube, Instagram, Dropbox) 操作和系统管理 (Rackspace, OpenStack) 自然语言处理(NLTK) 机器学习和计算机版本 (scikit-learn, Orange, SimpleCV) 安全性和渗透性测试 (很多很多，以及eBay / PayPal等） 大数据 (Disco, Hadoop support)
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数据分析建模中常用的模块
Pandas模块（续） apply函数：让函数作用在dataframe某一维的向量上时，可以使用apply来完成
#将函数作用在列元素上
print(spend[‘a’].apply(lambda x: x+1)) #此时不会改变原元素
#将函数作用在行元素上
from module import longNameAttri as shortNameAttri
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数据分析建模中常用的模块
Pandas模块 2个重要的数据结构
Series：是一个一维数组对象，并且可以带索引 import pandas as pd #从列表中创建Series delq = pd.Series([1,0,2,3,0]) #从字典中创建Series delq = pd.Series({'a':1,'b':0,'c':2,'d':3,'e':0}) #查找第2个元素 print(delq[2]) #查找不为0的元素 print(delq[delq!=0]) pandas:一个表格型的数据结构。它提供有序的列和不同类型 的列值。 spend = pd.read_csv('spend.csv',header = 0) #从字典中创建dataframe spend = pd.DataFrame({'a':list(range(10)),'b':list(range(20,10,-1))}) #选取第3条记录 print(spend.iloc[3]) #选取a列超过5，b列不超过15的记录 print(spend[(spend.a>5)&(spend.b<=15)])
函数式编程：内建函数
map函数：对一个及多个序列执行同一个操作， 返回一个列表 >>> map(lambda x: x+1,[1,2,3,4]) [2, 3, 4, 5] >>> map(lambda x,y: x+y,[1,2,3,4],(10,20,30,40)) [11, 22, 33, 44] reduce函数：某二元函数作用在序列上，且进行 “卷积”操作 例如：计算每日消费的总额 >>>daily_spend = [110.32, 0, 445.32, 0, 88.83,0] >>>print(reduce(lambda x,y:x+y, daily_spend)) 644.47 filter函数：对给定的序列依照某种条件作过滤 例如，过滤掉每日消费中，消费为0的记录 >>>daily_spend = [110.32, 0, 445.32, 0, 88.83,0] >>>has_spend = filter(lambda x: x!=0,daily_spend) >>>print(list(has_spend)) [110.32, 445.32, 88.83] zip函数：将多个序列相同位置上的元素，组合成元组后 放入列表中 >>>days, spend = [10,25,30], [12.20, 20.43, 44.32] >>>consumptions = zip(days, spend) >>>print(list(consumptions )) [(10, 12.2), (25, 20.43), (30, 44.32)]