之前找了很久才找到了，传上来更大家共享下，希望对大家有帮助，欢迎下载或者永久保存。 本文件为kaggle中的信用评分数据，如不方便在kaggle上下载的，可在这里下载。 -- 下载资源需要2分，这是CSND的最低设置，各位只能自行想办法了==!

数据挖掘使用四个分类模型实现预测信用卡盗刷.docx

此数据集包含有关2005年4月至2005年9月台湾地区信用卡客户的默认付款，人口统计因素，信用数据，付款历史和账单的信息。该数据可用于探讨拖欠还款的概率如何随不同人口统计学变量的类别而变化以及哪些变量是拖欠付款的最强预测因素。 UCI_Credit_Card.csv

信用卡欺诈问题概述实现过程SVM介绍数据源下载代码实现代码解释总结 概述 初衷是因为引用卡欺诈问题相对与其他机器学习问题略有不同，因为二分类数据量差距过大，导致以往的评价方法对其不适用，如下图的284807 笔交易中只有492笔是欺诈行为，如果用以为的准确率评价几乎都在99%以上，但是这并不能说明模型好，因为即使漏掉1个欺诈交易都是损失很大的，所以这篇里引入了召回率和精确率，进行综合评价，详细步骤如下： 对数据源中不比较的字段进行删减，对数值型数据进行规范化，因为没有测试集数据，所以进行数据划分。 数据建模使用的是LinearSVR，因为LinearSVC 对线性分类做了优化，对于数据量大的线

数据挖掘 (DM) 涉及一种核心算法，它使数据比基本见解和知识更深入。 事实上，数据挖掘更多是知识发现过程的一部分。 信用卡 (CC) 提供商为其客户提供多张卡。 所有信用卡用户必须是真实和真诚的。 任何类型的错误都可能导致金融危机。 由于无现金交易的快速增长，不太可能，虚假交易也可以增加。 欺诈交易可以通过研究各种行为的信用卡作为先前的交易历史数据集来识别。 如果与可用成本模式有任何偏差，则为虚假交易。 DM 和机器学习技术 (MLT) 广泛应用于信用卡欺诈检测 (CCFD)。 在这份调查报告中，我们展示了各种广泛使用的 DM 和 MLT 检测信用卡欺诈的迹象。

信用卡业务风险防范案例学习心得体会.docx

信用卡调研报告.docx

招商银行指定航空类、酒店类信用卡获赠航空意外险和旅行不便险细.docx

信用卡快捷支付网银支付流程图.doc

使用java 和 my sql 系统用户分为管理员、注册用户和普通用户。 a) 提供注册功能，系统的访问者可以注册成为注册用户，注册信息包括卡号、密码和其他个人信息。注册用户没有任何操作权限，必须经管理员审批通过后成为普通用户才有权操作。新注册的用户，卡上初始金额为0。 b) 普通用户可以执行现金转入、现金转出、个人信息修改、余额查询和交易记录查询功能。 c) 用户可以录入转入金额和转出金额，当转出金额大于信用卡的余额时，须判断透支金额是否在本卡的信用额度内（信用额度由管理员设定），如果在则允许透支，否则拒绝支出。 d) 当信用卡发生透支后，在20天内不计利息，20天后按每天1%计算利息，当透支金额+透支利息超过本卡的信用额度，则本卡自动转入“黑名单”（利息继续计算），不再允许进行现金转出操作。 e) 普通用户可以随时查看卡内余额。 f) 普通用户可以按时间段查看交易记录，包括转入、转出和透支情况。 g) 管理员可以审核注册用户，设定用户信用额度，批准成为普通用户。 h) 管理员可以查看系统内的黑名单，包括卡号和透支额度。