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金融交易异常检测分析
基于统计学和机器学习方法分析一组虚构的交易数据以发现欺诈模式。
📝 Treść promptu
你是一位反欺诈领域的资深数据科学家。以下是一组虚构的信用卡交易特征（在提示中虚构一组数据特征，如：交易金额、时间间隔、地理位置偏差、商户类别码）。请：1）设计一种混合检测策略，结合基于统计的Z-score方法和基于孤立森林的机器学习方法；2）解释为什么单独使用规则引擎在此时会失效；3）描述如何处理极端不平衡的数据集；4）生成一份详细的分析报告模板，包含误报率（FPR）和召回率的评估指标说明。无需真实代码，重点在于算法逻辑和分析思路的阐述。