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异常交易样本切分与模型看板应用

共计 30 章节
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01
课程导论
异常交易检测的背景与挑战 · 课程目标与学习路径 · 所需技术栈概览（Python
课程导论异常交易检测的背…
02
异常交易数据理解
常见异常交易类型（盗刷 · 洗钱 · 套现）
异常交易数据理解常见异常交易类型
03
数据采集与预处理
数据源介绍（CSV · 数据库） · 缺失值处理
数据采集预处理
04
探索性数据分析（EDA）
描述性统计 · 分布可视化（直方图 · 箱线图）
EDA探索性数据分析
05
特征工程基础
数值特征标准化 · 类别特征编码（One-Hot · Label Encoding）
特征工程基础数值特征标准化
06
样本切分策略（上）
简单随机切分 · 分层切分（Stratified Sp… · 时间序列切分（Time Series…
样本切分策略简单随机切分
07
样本切分策略（下）
交叉验证（K-Fold · Stratified K-Fold） · 留一法（Leave-One-Out）
样本切分策略K-Fold
08
处理不平衡数据
过采样（SMOTE） · 欠采样（RandomUnderSam… · 集成采样（EasyEnsemble）
处理不平衡数据SMOTE
09
逻辑回归模型
原理简介 · 在异常检测中的应用 · 模型训练与参数调优
逻辑回归模型原理简介
10
决策树与随机森林
决策树原理 · 随机森林集成学习 · 特征重要性分析
决策树随机森林
11
梯度提升模型（XGBoost/LightGBM）
原理对比 · 训练加速技巧 · 早停法（Early Stopping…
XGBoost/Ligh…梯度提升模型
12
模型评估指标（上）
混淆矩阵 · 准确率 · 精确率
模型评估指标混淆矩阵
13
模型评估指标（下）
ROC曲线与AUC · PR曲线 · KS统计量
模型评估指标ROC
14
模型调参与优化
网格搜索（GridSearchCV） · 随机搜索（RandomizedSea… · 贝叶斯优化简介
模型调参优化
15
模型保存与加载
Pickle序列化 · Joblib使用 · 模型版本管理
模型保存加载
16
模型看板设计原则
看板目标用户（分析师/风控经理） · KPI选择 · 可视化最佳实践
模型看板设计原则看板目标用户
17
Flask框架入门
Flask安装 · 路由与视图函数 · 模板渲染（Jinja2）
Flask框架入门
18
构建看板后端API
模型预测接口 · 数据查询接口 · 结果返回JSON格式
API构建看板后端
19
看板前端基础
HTML结构 · CSS布局 · Bootstrap快速美化
看板前端基础HTML
20
交互式图表库ECharts
折线图 · 柱状图 · 散点图
ECharts交互式图表库
21
实时数据模拟与推送
WebSocket基础 · Flask-SocketIO集成 · 前端实时更新
实时数据模拟推送
22
看板模块一
交易总览与风险概览（交易量 · 异常率 · 趋势图）
看板模块一交易总览
23
看板模块二
模型性能监控（AUC趋势 · 阈值调整滑块 · 混淆矩阵实时展示）
看板模块二AUC
24
看板模块三
样本分布与切分效果（训练/测试集分布 · 特征分布对比）
看板模块三样本分布
25
看板模块四
单笔交易详情与解释（SHAP值展示 · 决策路径可视化）
看板模块四SHAP
26
看板部署与运维
本地部署 · Docker容器化 · Nginx反向代理
看板部署运维
27
案例实战一
信用卡盗刷检测——从数据到看板全流程
案例实战一信用卡盗刷检测
28
案例实战二
反洗钱交易监控——多模型对比与看板集…
案例实战二反洗钱交易监控
29
课程总结与进阶方向
联邦学习在异常检测中的应用 · AutoML · 生产环境注意事项
课程总结进阶方向
30
附录与参考资料
常用数据集链接 · 论文推荐 · 开源项目地址
附录参考资料