信用卡_欺诈检测 快速分析信用卡数据集 链接到数据： : 该项目是对从kaggle下载的信用卡数据的分析。 该项目的主要目标是创建一个有效的分类器，以区分欺诈性操作和常规操作。 实际数据库高度不平衡，包括30个功能变量和1个目标变量。 其中28个要素变量是匿名的。 该项目包含3本书： data_explo用于探索和一些可视化 用于模型创建的MLdetection：已选择3个模型-Logistic回归，Random Forest和SVM（在第一个版本中） 检查分类器决策中影响最大的变量的可解释性

信用卡业务整体概况介绍； 信用卡业业务的主要系统； 信用卡数据分析挖掘的主要应用场景；

从信用卡背面的磁条中转储的解码数据可能会使普通用户感到困惑。 为了使显示的数据更有意义，此简单的解析器可以使任何USB信用卡读取器变得用户友好。

SAS 信用卡 UCI数据 数据集信息 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。 内容 有25个变量： ID：每个客户的ID LIMIT_BAL：以新台币计的给定信用额度（包括个人和家庭/辅助信用额） 性别：性别（1 =男性，2 =女性） 教育程度：（1 =研究生院，2 =大学，3 =高中，4 =其他，5 =未知，6 =未知） 婚姻：婚姻状况（1 =已婚，2 =单，3 =其他） 年龄：岁 PAY_0：2005年9月的还款状态（-1 =正常付款，1 =延迟一个月的付款，2 =延迟两个月的付款，... 8 =延迟八个月的付款，9 =延迟九个月的付款，以及以上） PAY_2：2005年8月的还款状态（与上述相同） PAY_3：2005年7月的还款状态（与上述相同） PAY_4：2005年6月的还款状态（与上述金额相同） PAY_5：2005年5月的还款状态（与上述相同） PAY_6：2005年4月的还款状态（与上述相同） BILL_AMT1：2005年9月的帐单金额（新台币） BILL_AMT2：2005年

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==!

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