八、信用卡交易数据的基本探索

1. 目标定义和假设设定

1.1 目标定义

本次数据分析的目标是对信用卡交易数据进行基本探索，以识别潜在的欺诈交易模式，并为后续的机器学习建模奠定基础。

具体目标：

1. 数据理解：分析数据的分布情况，变量的基本统计特征，以及数据中的潜在问题（如类别不平衡）。
2. 欺诈交易识别：尝试发现欺诈交易与正常交易之间的区别，并探索可能的特征模式。
3. 数据可视化：使用适当的图表展示数据特征，使数据模式更直观。
4. 数据预处理：为后续机器学习任务做准备，包括缺失值处理、特征缩放、数据划分等。
5. 初步建模：使用基础的机器学习方法（如逻辑回归、随机森林等）进行欺诈检测，评估初步模型的表现。

1.2 背景介绍

信用卡欺诈是一种常见的金融犯罪行为，欺诈分子通常通过盗刷、伪造身份等方式进行欺诈交易。由于欺诈交易通常只占所有交易的一小部分，如何在海量的正常交易中准确识别出欺诈行为，是银行和金融机构亟待解决的问题。

本案例使用的数据来自 Kaggle 的 Credit Card Fraud Detection 数据集，包含经过 PCA 变换的交易特征数据，并且目标变量（Class）表示交易是否为欺诈行为。

1.3 业务需求

对于银行和信用卡公司而言，有效识别欺诈交易能够：

• 降低经济损失：减少因欺诈交易导致的资金损失，提高信用卡交易的安全性。
• 提高用户体验：避免对正常交易进行误判，减少用户因交易被拒而产生的不满。
• 优化风险管理：结合数据分析结果，改进风控系统，提高欺诈检测能力。

1.4 关键假设

为了完成以上目标，我们需要基于数据分析以下关键假设：

1. 欺诈交易与正常交易在数据分布上存在显著差异，即部分特征可以有效区分正常交易和欺诈交易。
2. 欺诈交易的金额（Amount）可能较大，因为诈骗分子往往希望在短时间内获取更多资金。
3. 欺诈交易在时间上可能具有某些模式，例如某些时段的欺诈交易更为集中。
4. 数据类别不平衡问题严重，欺诈交易占比极低，因此需要特别处理以保证模型的有效性。
5. PCA 变换后的特征仍然保留了原始交易的有效信息，能够用于欺诈检测。

2. 数据探索

这里，我们对信用卡交易数据进行详细的探索分析，包括基本统计信息、数据分布、异常值处理、数据可视化等，以便更好地理解数据特征，为后续建模做好准备。

2.1 读取数据并查看基本信息

首先，我们加载数据并检查其基本信息，如数据维度、缺失值情况、数据类型等。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 读取数据
file_path = "./mnt/data/creditcard.csv"  # 数据文件路径
df = pd.read_csv(file_path)

# 显示数据集的基本信息
print("数据集基本信息：")
print(df.info())

# 显示数据的前几行
print("\n数据集前几行：")
print(df.head())

# 统计数据的基本描述信息
print("\n数据集统计描述：")
print(df.describe())

2.2 检查缺失值、inf、NaN 和重复数据

# 检查缺失值
print("\n数据集中缺失值统计：")
print(df.isnull().sum())

# 检查是否存在无穷大 (inf) 数据
print("\n数据集中是否包含无穷大 (inf) 值：")
print(np.isinf(df.values).sum())

# 检查重复数据
print("\n数据集中重复行的数量：", df.duplicated().sum())

# 如果有重复数据，则删除
df = df.drop_duplicates()
print("去除重复数据后数据集大小：", df.shape)

2.3 数据分布分析

我们对交易金额 (Amount)、交易时间 (Time) 以及类别 (Class) 进行数据分布分析。

# 交易金额的分布
plt.figure(figsize=(10, 5))
sns.histplot(df['Amount'], bins=50, kde=True, color='blue')
plt.xlabel("Transaction Amount")
plt.ylabel("Frequency")
plt.title("Distribution of Transaction Amount")
plt.show()

# 交易时间的分布
plt.figure(figsize=(10, 5))
sns.histplot(df['Time'], bins=50, kde=True, color='green')
plt.xlabel("Transaction Time (Seconds)")
plt.ylabel("Frequency")
plt.title("Distribution of Transaction Time")
plt.show()

# 类别分布
plt.figure(figsize=(6, 6))
labels = ["Non-Fraud (0)", "Fraud (1)"]
sizes = df["Class"].value_counts().values
colors = ["#3498db", "#e74c3c"]
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.2f%%', colors=colors, startangle=140, explode=(0, 0.1))
plt.title("Class Distribution")
plt.show()

交易金额大部分较小，但有部分交易金额较大，需要进一步分析异常值。

交易时间分布显示数据可能包含多个时间段，可能需要进一步分析欺诈交易的时间模式。

数据类别极度不平衡，欺诈交易（Class=1）占比非常低，后续需要采取数据平衡措施。

2.4 变量相关性分析

由于数据中的 V1-V28 特征已经过 PCA 降维，因此我们主要分析它们与目标变量（Class）之间的相关性。

• 部分特征（如 V10、V12、V14 等）与欺诈交易的相关性较高，可能是关键识别特征。
• 交易金额（Amount）和时间（Time）与欺诈交易的相关性较低，但可能仍有一定的辅助作用。

2.5 识别异常值

由于欺诈交易较少，我们检查在与欺诈交易相关性较高的特征上是否存在异常值。

# 选取与 Class 相关性较高的特征
important_features = ["V10", "V12", "V14", "V17", "V18"]

plt.figure(figsize=(15, 8))
for i, feature in enumerate(important_features, 1):
    plt.subplot(2, 3, i)
    sns.boxplot(x=df["Class"], y=df[feature], palette=["blue", "red"])
    plt.xlabel("Class")
    plt.ylabel(feature)
    plt.title(f"Boxplot of {feature}")
plt.tight_layout()
plt.show()

• 在欺诈交易中，这些特征的分布明显不同于正常交易，说明这些特征可能对模型的欺诈检测有重要贡献。
• 可能需要进一步处理极端值，以提高模型的稳定性。

2.6 小结

• 数据集无缺失值，但包含少量重复数据，已去除。
• 欺诈交易占比极低，类别严重不平衡。
• 部分特征（如 V10、V12、V14）在欺诈交易中的分布明显异常，可能是识别欺诈交易的重要特征。
• 交易金额大部分较小，但存在极端值，需在建模时进行处理。