Aadithya-03/Fraud-detection-in-financial-transactions-using-MICROSOFT-POWER-BI

本项目应对由数字银行、电子商务和即时支付平台快速发展所导致的日益复杂的欺诈性金融活动。由于传统基于规则和被动式的检测框架难以跟上现代欺诈手段的演进，本方案转向构建一套基于商业智能工具的智能、数据驱动系统。方法与核心概念： 鉴于现实中金融数据因用户隐私和严格保护法规而受到高度限制，项目采用了一套全面生成的合成数据集。该数据模拟了真实世界的交易行为，并包含交易ID、用户ID、交易金额、时间戳、商户类别和地理空间数据等关键参数。数据预处理在Power BI中使用Power Query高级编辑器完成，对数据集进行清理、格式化并准备好用于描述性统计检验和异常值分析。DAX（数据分析表达式）用于制定风险评分和行为指标。主要发现与成果： 通过将原始复杂数据转换为三个独立的交互式仪表板架构，系统揭示了高风险活动的时序、行为和地理模式：时序模式：分析图表识别出基于时间的特定漏洞，指出可疑行为在深夜和凌晨时段（具体为凌晨1点至5点之间）高度集中。行为与设备分析：销售点（POS）系统展现出最高的高风险活动计数。此外，在“常用”和“异常”交易设备之间追踪到50/50的平均风险分布，突显了标记设备异常的关键需求。地理映射：全球追踪识别出北美、欧洲和澳大利亚等地区的明显区域风险峰值，从而支持针对性的地区干预措施。最终，交互式仪表板提供实时报告和预测性洞察，赋能金融机构从被动响应转向主动预防的欺诈缓解策略。

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