文件名称：SQL-CreditCard-Fraud:使用SQL和Python寻找信用卡欺诈
文件大小：1.19MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-30 19:30:33
JupyterNotebook
寻找可疑交易 | 背景 如今，欺诈无处不在-无论您是一家小炸玉米饼商店还是一家大型国际企业。 尽管出现了采用机器学习和人工智能来检测欺诈的新兴技术，但许多欺诈检测实例仍需要强大的数据分析来发现异常费用。 在这个项目中，我运用了我SQL技能来分析历史信用卡交易和消费模式，以便识别可能的欺诈交易。 我想完成三个主要任务： ：定义一个数据库模型来存储信用卡交易数据，并使用您的模型创建一个新的PostgreSQL数据库。 ：在PostgreSQL上创建数据库架构，并从CSV文件填充数据库。 ：分析数据以识别可能的欺诈交易。 档案文件 资料建模 通过检查提供的CSV文件来创建实体关系图（ERD）。 注意：对于credit_card表， card列应为VARCHAR（20）数据类型，而不是INT。 这里的挑战之一是弄清楚我应该创建多少个表，以及我需要在表之间定义什么样的关系。 我
【文件预览】：
SQL-CreditCard-Fraud-main
----schema.sql(738B)
----visual_data_analysis.ipynb(3.48MB)
----Images()
--------credit_card_fraudster.jpg(56KB)
----README.md(5KB)
----queries.sql(3KB)
----Data()
--------transaction.csv(171KB)
--------credit_card.csv(1KB)
--------merchant_category.csv(60B)
--------merchant.csv(3KB)
--------card_holder.csv(427B)
--------seed.sql(223KB)
----qdb_diagram.txt(413B)