欺诈行为

讨论了银行信用卡欺诈与拖欠行为的数据挖掘实用案例分析，是大数据课程中的一个重要案例。作者是复旦大学的赵卫东博士。

该模型从基站使用角度出发，分析正常用户与欺诈骚扰用户在各项指标上的差异，选取具有显著区别的指标构建模型。模型构建过程涵盖数据预处理、基于熵权法的欺诈骚扰用户指标权重计算以及用户综合评价值计算等步骤。

2019年8月至2019年10月间，我在卡罗林斯卡研究所Ampatzis实验室实习，开发了一种新的方法来跟踪图像反转的欺诈行为。这个存储库包含了分析收集数据的多种方法。特别是针对斑马鱼的暗沙行为，我们测试了来自两个不同组的七个个体：对照组和转基因组。转基因品系表现出Purkinge细胞的损伤，因为它们编码了肉毒杆菌毒素。我们使用Matlab进行数据分析，测试了相同处理的七条鱼。测试在装有500毫升水的黑色墙壁罐中进行，视频修剪和处理过程详细记录于此。

• Innodb_log_file_size 可以在重启后更改的Redo log文件大小，适用于5.6版本。• Innodb_log_files_in_group 描述了总共的Redo log文件数量。• Innodb_page_size 设置了InnoDB页面的大小。

PayMo数字钱包欺诈预防功能设计 目标： 为PayMo数字钱包设计欺诈预防功能，降低用户因不信任用户遭受欺诈性付款请求的风险。 功能设计： 新用户交易提醒： 当用户向从未进行过交易的用户发起付款请求时，系统将发出提醒，提示用户谨慎操作。 社交网络分析： 为降低提醒频率，提升用户体验，系统将分析用户的社交网络。例如，用户A和用户B从未进行过交易，但如果他们都与用户C有交易往来，系统会将此信息纳入风险评估，减少对用户A和用户B之间交易的提醒次数。 预期效果： 通过以上功能设计，可以有效提高用户交易安全性，降低欺诈风险，同时兼顾用户体验，避免过度提醒造成用户困扰。

提供了一份订单信息表SQL脚本，可供MySQL 8.0及以上数据库使用。表中包含用户ID、订单ID、支付状态、支付金额和支付日期。

假设你是一位 PayMo 数据工程师，PayMo 是一家允许用户便捷地收付款的数字钱包公司。为了增强安全性，PayMo 计划推出新的反欺诈功能： 功能一：首次交易时发出提醒。当用户向从未交易过的用户付款时，系统会弹出提示：“未验证：您之前从未与此用户进行过交易。确定要继续进行此付款吗？” 功能二：为了减少过度提醒，PayMo 考虑分析用户的社交网络。例如，用户 A 和用户 B 虽然没有直接交易历史，但如果他们有共同的好友，那么他们之间进行交易的风险就可能较低。

数字钱包假设您是一家名为PayMo的数字钱包公司的数据工程师，该公司允许用户轻松地向其他PayMo用户请求并付款。PayMo的团队已决定实施一些功能来防止来自不受信任用户的欺诈性付款请求。核心功能包括：功能1，当任何用户向之前从未交易过的用户付款时，将收到通知：“您之前从未与此用户交易过。您确定要继续付款吗？”功能2，PayMo团队担心这些警告可能会令人讨厌，因为很多用户尚未进行过交易，但是位于相似的社交网络中。例如，用户A从未与用户B进行过交易，但用户A和用户B都与用户C进行过交易，因此用户B被视为用户A的“朋友的朋友”，因此，用户A和用户B是“二度”朋友，因此应能够在不触发警告通知的情况下互相付款。因此，PayMo希望您也实现此功能。当用户付款时，如果他们不是“朋友的朋友”，将收到通知：“此用户不是朋友，也不是您的朋友的朋友。确定要继续进行此付款吗？”功能3，更一般地说，PayMo希望将此功能扩展到更大的社交网络，实施一项功能，仅当用户不在“四度好友网络”时才触发警告。

SQLite 坚固耐用，即使遭遇断电或系统崩溃也能妥善应对。自动化测试对此进行了 91/123 次验证。

本书详细介绍了行为科学（特别是心理学）中使用的基础统计知识，包括描述统计、简单假设检验以及基本的多元统计方法。对于希望进行数据分析的学生来说，这是一本不可多得的参考书。