Ce projet vise à détecter la fraude dans les transactions Mobile Money en utilisant des techniques de science des données et de machine learning. Nous analysons les données transactionnelles, les informations des clients, les appareils utilisés et d'autres facteurs pertinents pour identifier et prédire les activités frauduleuses.
Le projet est organisé comme suit :
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apps/: Contient les applications ou modules développés pour visualiser et interagir avec les données de fraude. -
data/train/: Données utilisées pour entraîner les modèles de détection de fraude.test/: Données utilisées pour tester les performances des modèles.
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docs/data_catalog.pdf: Catalogue des données.details_project.pdf: Cahier des charges du projet.kpi.pdf: La listes des KPI du du projet.
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modeles/: Dossier pour sauvegarder les modèles entraînés. -
notebooks/: Notebooks Jupyter pour les analyses exploratoires, le développement des modèles et la documentation. -
requirements.txt: Spécifie les dépendances logicielles du projet.
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Collecte des données : Acquisition des données de transaction Mobile Money à partir de sources internes ou de partenariats avec des institutions financières.
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Prétraitement des données : Nettoyage, fusion et transformation des données pour les rendre compatibles avec l'analyse. Cela inclut la gestion des valeurs manquantes, la normalisation des données et la conversion des formats de données.
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Analyse exploratoire des données (EDA) : Visualisation des tendances, des corrélations et des modèles dans les données de transactions pour identifier des schémas de fraude potentiels. Utilisation de techniques statistiques et de visualisations pour explorer les données.
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Développement de modèles : Construction de modèles de machine learning pour détecter les transactions frauduleuses. Les modèles peuvent inclure des techniques de classification supervisée telles que la régression logistique, les forêts aléatoires, les réseaux de neurones, etc.
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Évaluation et validation : Évaluation de la performance des modèles à l'aide de données de test et de techniques d'évaluation appropriées comme la matrice de confusion, la courbe ROC et l'AUC. Ajustement des modèles en fonction des résultats d'évaluation pour améliorer leur précision et leur robustesse.
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Détection et génération d'alertes : Implémentation des modèles en temps réel pour surveiller les transactions et générer des alertes en cas de détection de comportements suspects. Utilisation de règles et seuils prédéfinis pour déclencher des alertes.
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Documentation et présentation : Présentation des résultats, des conclusions et des recommandations à travers des rapports et des visualisations claires. Préparation de documents pour les parties prenantes afin de communiquer les découvertes et les actions recommandées.
Le projet "Détection de Fraude dans les Transactions Mobile Money" vise à fournir des informations précieuses sur les activités frauduleuses et leurs impacts potentiels sur la sécurité des transactions financières. En combinant des techniques de science des données avec des données transactionnelles, ce projet cherche à sensibiliser les institutions financières et à soutenir les efforts de lutte contre la fraude.