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本课程属于：003-实时交易风控训练集切分 金融科技风控与量化工程 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
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异常交易检测训练集构建全流程

共计 30 章节
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01
课程导论
异常交易检测的定义 · 业务价值 · 训练集构建在整个风控流程中的核心地位
课程导论异常交易检测的定…
02
业务理解与场景定义
识别常见异常交易场景（盗刷 · 洗钱 · 套现
业务理解场景定义
03
数据源梳理
内部交易流水 · 用户行为日志 · 外部黑名单
数据源梳理内部交易流水
04
数据采集策略
实时流式采集与离线批量采集的选型 · Kafka · Flume等工具简介
数据采集策略实时流式采集
05
数据存储架构
HDFS · Hive · ClickHouse
数据存储架构HDFS
06
数据质量初探
缺失值 · 重复值 · 异常值
数据质量初探缺失值
07
特征工程总览
特征工程在异常检测中的重要性 · 特征分类（统计特征 · 时序特征
特征工程总览特征工程
08
基础统计特征提取
交易金额 · 频率 · 时间间隔
基础统计特征提取交易金额
09
时序特征提取
滑动窗口统计 · 环比/同比变化率 · 时间衰减权重特征
时序特征提取滑动窗口统计
10
行为序列特征
用户操作路径 · 点击流 · 设备切换序列的编码与特征化
行为序列特征用户操作路径
11
图特征提取
基于转账关系 · 社交网络的图特征（PageRank · 社区发现
图特征提取基于转账关系
12
文本特征提取
交易备注 · 商户名称等非结构化文本的TF-IDF · Word2Vec特征
文本特征提取交易备注
13
特征选择方法
过滤法 · 包裹法 · 嵌入法
特征选择方法过滤法
14
标签定义与标注策略
正样本（异常交易）的确定规则 · 负样本（正常交易）的采样策略
标签定义标注策略
15
样本不平衡处理
过采样（SMOTE） · 欠采样 · 集成采样方法及其在异常检测中的应用
样本不平衡处理SMOTE
16
数据划分策略
时间序列数据的分割原则 · 避免未来信息泄露的训练/验证/测试集…
数据划分策略时间序列数据的分…
17
数据清洗与预处理
缺失值填充 · 异常值截断 · 标准化/归一化
数据清洗预处理
18
数据增强技术
基于GAN的合成异常样本生成 · 基于规则的扰动增强
数据增强技术GAN
19
训练集版本管理
DVC · MLflow等工具的使用 · 数据集版本回溯与复现
训练集版本管理DVC
20
数据管道构建
使用Airflow · Luigi构建自动化数据ETL与特征…
数据管道构建Airflow
21
数据质量监控
训练集分布漂移检测 · 特征有效性监控 · 标签质量审计
数据质量监控训练集分布漂移检…
22
隐私与安全合规
数据脱敏 · 差分隐私 · GDPR/个人信息保护法在训练集构建…
隐私安全合规
23
大规模数据处理
Spark · Flink在亿级交易数据上的特征计算…
大规模数据处理Spark
24
特征存储与在线服务
特征平台（Feast · Tecton）的搭建 · 离线特征与在线特征的一致性
特征存储线服务
25
训练集与模型迭代
如何根据模型反馈（AUC · 召回率）反向优化训练集构成
训练集模型迭代
26
案例实战（一）
信用卡盗刷场景训练集构建全流程演示
案例实战信用卡盗刷场景训…
27
案例实战（二）
反洗钱交易网络场景训练集构建全流程演…
案例实战反洗钱交易网络场…
28
案例实战（三）
电商平台薅羊毛场景训练集构建全流程演…
案例实战电商平台薅羊毛场…
29
常见陷阱与避坑指南
数据泄露 · 标签噪声 · 特征穿越
常见陷阱避坑指南
30
课程总结与未来展望
自动化特征工程 · 自监督学习在训练集构建中的前沿趋势
课程总结未来展望