本文主要是介绍2024全国大学生数据统计与分析竞赛B题【电信银行卡诈骗的数据分析】思路详解，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
电信诈骗是指通过电话、网络和短信方式，编造虚假信息，设置骗局，对受害人实施远程、非接触式诈骗，诱使受害人打款或转账的犯罪行为，通常以冒充他人及仿冒、伪造各种合法外衣和形式的方式达到欺骗的目的，如冒充公检法、商家公司厂家、诈骗。国家机关工作人员、银行工作人员等各类机构工作人员，伪造和冒充招工、婚恋、贷款、中奖、手机定位和招嫖等形式进行。近年来，在党和国家的领导下，公安部门聚焦人民群众深恶痛绝的电信网络诈骗，全面加强“四专两合力”建设，组织全国的公安机关深入推进打防管控各项工作，有效遏制了案件快速上升势头，有力维护了人民群众合法权益。
当前，电信网络诈骗犯罪形势依然严峻，刷单返利、虚假网络投资理财、虚假网络贷款、冒充电商物流客服、冒充公检法、虚假征信等 10 种常见诈骗类型发案占比近 80%，其中刷单返利类诈骗发案率最高，占发案的三分之一左右，虚假网络投资理财类诈骗造成损失的金额最大，占造成损失金额的三分之一左右。附件中提供了 100 万条使用电信银行卡交易的相关数据。
请你们团队使用附件中的相关数据，进行数据统计与分析，回答下列问题：
问题一：请绘制附件中“有无发生电信银行卡诈骗”比例的扇形图，并绘制发生电信银行卡诈骗的案例中，“线上”和“线下”发生电信诈骗数量的柱状图。
精力有限，以下只是简略的图文版初步思路，更详细的视频版完整讲解请移步：
2024全国大学生数据统计与分析竞赛选题建议及详细思路！_哔哩哔哩_bilibili
问题一：
1. 绘制“有无发生电信银行卡诈骗”比例的扇形图
o 步骤：
§ 读取数据集，提取“Fraud”列。
§ 计算“Fraud”列中1和0的比例。
§ 使用饼图绘制诈骗比例。
代码编写：
完整思路讲解：
数模陪跑：2024全国数据统计与分析竞赛更新汇总贴1 赞同 · 0 评论文章
2. 绘制“线上”和“线下”发生电信诈骗数量的柱状图
o 步骤：
§ 筛选出Fraud列为1的数据，分别统计Online列中1和0的数量。
§ 使用柱状图绘制线上和线下的诈骗数量。
代码编写：
问题二：请通过数据分析发生电信诈骗的案例中，“是否使用银行卡在设备上进行转账交易”和“是否使用银行卡的 pin 号码进行转账交易”的指标，判断哪种情况更容易发生电信诈骗？使用银行卡的pin 号码是否可以减少被骗概率？
问题三：请分析所有发生电信诈骗的案例中，哪些指标与是否发生电信诈骗有较强的相关性？“银行卡转账交易是否发生在同一银行”和“是否是线上的银行卡转账交易”是否与电信银行卡诈骗有显著的关联性？
问题二：
1. 分析“是否使用银行卡在设备上进行转账交易”和“是否使用银行卡的pin号码进行转账交易”与电信诈骗的关联性
o 步骤：
§ 提取数据中Card和Pin列，结合Fraud列，统计不同情况下的诈骗比例。
§ 比较两种情况下的诈骗比例，判断哪种情况更容易发生电信诈骗。
问题三：
1. 分析哪些指标与是否发生电信诈骗有较强的相关性
o 步骤：
§ 计算所有指标与Fraud列之间的相关系数。
§ 选择相关系数较大的指标进行分析。
2. 分析“银行卡转账交易是否发生在同一银行”和“是否是线上的银行卡转账交易”与电信诈骗的关联性
o 步骤：
§ 分别计算Repeat和Online与Fraud的相关性。
代码编写：
问题四：请分析附件中所有的指标数据，选取合适的指标，建立“电信银行卡诈骗的预测模型”，并选取合适的训练集和测试集，计算预测模型的准确率。为了降低电信诈骗的概率，保护人们的财产安全，请基于你们团队数据分析的结果，分别给公安部门、银行和市民们提出你们的建议。
问题四：
1. 建立“电信银行卡诈骗的预测模型”
o 步骤：
§ 数据预处理：处理缺失值、标准化数据等。
§ 特征选择：选择相关性较高的特征。
§ 划分训练集和测试集。
§ 选择模型：如逻辑回归、决策树等。
§ 训练模型并评估准确率。
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