🍊作者：计算机毕设匠心工作室
🍊简介：毕业后就一直专业从事计算机软件程序开发，至今也有8年工作经验。擅长Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等。
擅长：按照需求定制化开发项目、 源码、对代码进行完整讲解、文档撰写、ppt制作。
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基于大数据的信用卡交易诈骗数据分析与可视化系统-功能介绍
基于大数据的信用卡交易诈骗数据分析与可视化系统是一套专门针对金融交易安全设计的大数据分析平台。该系统采用Hadoop分布式存储架构结合Spark大数据计算引擎，能够高效处理海量信用卡交易数据，通过多维度分析模型识别潜在的诈骗交易模式。系统运用Python进行数据预处理和算法实现，配合SpringBoot构建稳定的后端服务架构，前端采用Vue框架整合ECharts图表库实现数据的动态可视化展示。核心分析功能涵盖欺诈交易总体态势分析、交易属性与欺诈关联性分析、交易时空特征分析、交易金额复合场景分析以及基于K-Means聚类的交易行为分群分析等五大维度，每个维度包含多个具体的分析指标，能够从不同角度深入挖掘交易数据中的异常模式。系统通过Spark SQL进行大规模数据查询和统计分析，利用Pandas和NumPy进行精确的数据处理，最终将分析结果以直观的图表形式展现，为金融机构的风险控制决策提供数据支撑。
基于大数据的信用卡交易诈骗数据分析与可视化系统-选题背景意义
选题背景 随着电子支付和移动支付的快速普及，信用卡已经成为现代社会最重要的支付工具之一，但同时也带来了日益严峻的交易诈骗问题。传统的诈骗检测方法主要依赖规则引擎和简单的统计分析，面对复杂多变的诈骗手段和海量交易数据时显得力不从心。现代诈骗分子采用更加隐蔽和智能的手段进行欺诈活动，包括利用大数据技术分析用户行为模式、采用分布式操作规避传统监测系统等，这些新型诈骗模式需要更加先进的技术手段来应对。大数据技术的成熟为解决这一问题提供了新的思路，通过分析大量历史交易数据中的隐藏模式和关联关系，可以更准确地识别异常交易行为。金融机构迫切需要建立基于大数据技术的智能化诈骗检测系统，通过多维度的数据分析和可视化技术，提升诈骗检测的准确性和实时性，保护消费者的资金安全。 选题意义 本课题的研究具有重要的实际应用价值和技术探索意义。从实际应用角度看，该系统能够帮助金融机构建立更加完善的风险防控体系，通过大数据分析技术识别传统方法难以发现的复杂诈骗模式，在一定程度上降低金融损失。系统提供的多维度分析结果可以为风控人员提供决策参考，提高人工审核的针对性和效率。从技术层面来说，本课题将大数据处理技术与金融风控场景相结合，探索了Hadoop和Spark在实际业务中的应用模式，为类似的大数据分析项目提供了技术参考。通过实现完整的数据处理流程，包括数据采集、清洗、分析、可视化等环节，验证了大数据技术栈在金融数据处理中的可行性。从学术研究角度，该系统整合了数据挖掘、机器学习、数据可视化等多个技术领域，体现了跨学科知识的综合应用。同时，本课题作为一个完整的毕业设计项目，为计算机专业学生提供了大数据技术实践的机会，有助于加深对相关技术的理解和掌握。
基于大数据的信用卡交易诈骗数据分析与可视化系统-技术选型
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 开发语言：Python+Java（两个版本都支持） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持） 前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery 详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy 数据库：MySQL
基于大数据的信用卡交易诈骗数据分析与可视化系统-视频展示
担心Hadoop+Spark太难？这套信用卡诈骗数据分析系统零基础也能懂
基于大数据的信用卡交易诈骗数据分析与可视化系统-图片展示
基于大数据的信用卡交易诈骗数据分析与可视化系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, when, count, avg, desc, asc
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
import pandas as pd
import numpy as np
spark = SparkSession.builder.appName("CreditCardFraudAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
def analyze_fraud_distribution_by_distance(df):
distance_ranges = [(0, 50, "近距离"), (50, 200, "中等距离"), (200, 500, "较远距离"), (500, float('inf'), "极远距离")]
results = []
for min_dist, max_dist, range_name in distance_ranges:
if max_dist == float('inf'):
filtered_df = df.filter(col("distance_from_home") >= min_dist)
else:
filtered_df = df.filter((col("distance_from_home") >= min_dist) & (col("distance_from_home") < max_dist))
total_count = filtered_df.count()
fraud_count = filtered_df.filter(col("fraud") == 1).count()
fraud_rate = (fraud_count / total_count * 100) if total_count > 0 else 0
normal_count = total_count - fraud_count
normal_rate = 100 - fraud_rate
results.append({
"distance_range": range_name,
"total_transactions": total_count,
"fraud_transactions": fraud_count,
"normal_transactions": normal_count,
"fraud_rate": round(fraud_rate, 2),
"normal_rate": round(normal_rate, 2),
"risk_level": "高风险" if fraud_rate > 15 else "中风险" if fraud_rate > 5 else "低风险"
})
return results
def analyze_complex_fraud_scenarios(df):
online_no_pin_df = df.filter((col("online_order") == 1) & (col("used_pin_number") == 0))
online_no_pin_total = online_no_pin_df.count()
online_no_pin_fraud = online_no_pin_df.filter(col("fraud") == 1).count()
online_no_pin_rate = (online_no_pin_fraud / online_no_pin_total * 100) if online_no_pin_total > 0 else 0
distance_threshold = df.select(col("distance_from_home")).rdd.map(lambda x: x[0]).quantile([0.9])[0]
ratio_threshold = df.select(col("ratio_to_median_purchase_price")).rdd.map(lambda x: x[0]).quantile([0.9])[0]
high_risk_df = df.filter((col("distance_from_home") >= distance_threshold) & (col("ratio_to_median_purchase_price") >= ratio_threshold))
high_risk_total = high_risk_df.count()
high_risk_fraud = high_risk_df.filter(col("fraud") == 1).count()
high_risk_rate = (high_risk_fraud / high_risk_total * 100) if high_risk_total > 0 else 0
avg_distance_fraud = df.filter(col("fraud") == 1).agg(avg("distance_from_home").alias("avg_distance")).collect()[0]["avg_distance"]
avg_distance_normal = df.filter(col("fraud") == 0).agg(avg("distance_from_home").alias("avg_distance")).collect()[0]["avg_distance"]
avg_ratio_fraud = df.filter(col("fraud") == 1).agg(avg("ratio_to_median_purchase_price").alias("avg_ratio")).collect()[0]["avg_ratio"]
avg_ratio_normal = df.filter(col("fraud") == 0).agg(avg("ratio_to_median_purchase_price").alias("avg_ratio")).collect()[0]["avg_ratio"]
results = {
"online_no_pin_scenario": {
"total_transactions": online_no_pin_total,
"fraud_transactions": online_no_pin_fraud,
"fraud_rate": round(online_no_pin_rate, 2),
"risk_assessment": "极高风险" if online_no_pin_rate > 20 else "高风险"
},
"high_distance_amount_scenario": {
"total_transactions": high_risk_total,
"fraud_transactions": high_risk_fraud,
"fraud_rate": round(high_risk_rate, 2),
"distance_threshold": round(distance_threshold, 2),
"ratio_threshold": round(ratio_threshold, 2)
},
"comparative_analysis": {
"fraud_avg_distance": round(avg_distance_fraud, 2),
"normal_avg_distance": round(avg_distance_normal, 2),
"fraud_avg_ratio": round(avg_ratio_fraud, 2),
"normal_avg_ratio": round(avg_ratio_normal, 2),
"distance_difference": round(avg_distance_fraud - avg_distance_normal, 2),
"ratio_difference": round(avg_ratio_fraud - avg_ratio_normal, 2)
}
}
return results
def perform_kmeans_clustering_analysis(df):
feature_columns = ["distance_from_home", "distance_from_last_transaction", "ratio_to_median_purchase_price"]
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_columns, outputCol="features")
feature_df = assembler.transform(df)
kmeans = KMeans(k=4, seed=42, featuresCol="features", predictionCol="cluster_id")
model = kmeans.fit(feature_df)
clustered_df = model.transform(feature_df)
cluster_results = []
for cluster_id in range(4):
cluster_data = clustered_df.filter(col("cluster_id") == cluster_id)
total_count = cluster_data.count()
fraud_count = cluster_data.filter(col("fraud") == 1).count()
fraud_rate = (fraud_count / total_count * 100) if total_count > 0 else 0
avg_distance_home = cluster_data.agg(avg("distance_from_home").alias("avg_dist_home")).collect()[0]["avg_dist_home"]
avg_distance_last = cluster_data.agg(avg("distance_from_last_transaction").alias("avg_dist_last")).collect()[0]["avg_dist_last"]
avg_ratio = cluster_data.agg(avg("ratio_to_median_purchase_price").alias("avg_ratio")).collect()[0]["avg_ratio"]
online_count = cluster_data.filter(col("online_order") == 1).count()
online_rate = (online_count / total_count * 100) if total_count > 0 else 0
chip_count = cluster_data.filter(col("used_chip") == 1).count()
chip_rate = (chip_count / total_count * 100) if total_count > 0 else 0
pin_count = cluster_data.filter(col("used_pin_number") == 1).count()
pin_rate = (pin_count / total_count * 100) if total_count > 0 else 0
cluster_profile = "本地小额型" if avg_distance_home < 100 and avg_ratio < 1.5 else "异地大额型" if avg_distance_home > 200 and avg_ratio > 2.0 else "中等风险型" if fraud_rate < 10 else "高风险型"
cluster_results.append({
"cluster_id": cluster_id,
"cluster_name": f"客群{cluster_id+1}_{cluster_profile}",
"total_transactions": total_count,
"fraud_count": fraud_count,
"fraud_rate": round(fraud_rate, 2),
"avg_distance_home": round(avg_distance_home, 2),
"avg_distance_last": round(avg_distance_last, 2),
"avg_amount_ratio": round(avg_ratio, 2),
"online_transaction_rate": round(online_rate, 2),
"chip_usage_rate": round(chip_rate, 2),
"pin_usage_rate": round(pin_rate, 2),
"risk_level": "高风险" if fraud_rate > 15 else "中风险" if fraud_rate > 5 else "低风险"
})
return cluster_results
基于大数据的信用卡交易诈骗数据分析与可视化系统-结语
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