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欺诈检测:身份验证技术_7.欺诈检测中的数据分析方法.docx

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7.欺诈检测中的数据分析方法

7.1数据预处理

数据预处理是数据分析的第一步,其目的是将原始数据转换为适合分析的格式。这包括数据清洗、数据转换、数据归一化等步骤。在欺诈检测中,数据预处理尤为关键,因为数据的质量直接影响到模型的性能。

7.1.1数据清洗

数据清洗是指去除数据中的噪声和不一致的部分,以提高数据的质量。常见的数据清洗步骤包括:

处理缺失值:可以使用删除、填充或插值等方法处理缺失值。

处理异常值:通过统计方法或机器学习模型识别并处理异常值。

去除重复记录:确保数据集中没有重复的记录。

例子:处理缺失值

假设我们有一个信用卡交易数据集,其中

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