Mini-Fraud-Detection-App：シンプルな不正検知ダッシュボード

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Mini-Fraud-Detection-App：シンプルな不正検知ダッシュボード

Mini-Fraud-Detection-App：シンプルな不正検知ダッシュボード

Python、Pandas、Streamlitを用いて構築されたシンプルなルールベースの不正検知ツールです。取引データの行動パターンを分析し、不正の可能性がある取引やリスクの高いユーザーを特定します。ミニプロジェクトとして面接やGitHubポートフォリオに適した、クリーンでプロフェッショナルな構成が特徴です。

https://github.com/MarshallDTeach333/Mini-Fraud-Detection-App

概要

Mini-Fraud-Detection-Appは、Pythonのデータ分析ライブラリPandasとWebアプリケーションフレームワークStreamlitを活用した、シンプルかつ効果的な不正検知ツールです。ルールベースのアプローチにより取引データの行動パターンを解析し、不正の疑いがある取引やリスクの高いユーザーを自動で抽出します。取引データセットを用いて動作し、直感的なダッシュボード画面で結果を可視化。ミニプロジェクトとして、機械学習を用いない明快な不正検知の基本を学習・披露するのに適しています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 3
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • ルールベースの不正検知ロジックを実装し、シンプルかつ解釈しやすい
  • Pandasでのデータ処理とStreamlitによるインタラクティブな可視化を提供
  • 取引履歴データからリスクの高い取引やユーザーを抽出し、ダッシュボードで一覧表示
  • ミニプロジェクトとして、面接やポートフォリオに活用可能なクリーンなコード構成

技術的なポイント

本リポジトリは、不正検知の基本的な考え方をルールベースで実装し、Pythonのデータ分析ライブラリPandasとStreamlitを組み合わせて展開しています。Pandasにより取引データを効率的に読み込み、加工、集計し、行動パターンの異常検知に繋がる特徴量を抽出。例えば、取引金額の閾値超過や頻度異常、特定の条件に合致するユーザーの抽出など、機械学習を用いずシンプルな条件判定を複数組み合わせています。

StreamlitはWebベースのインターフェース構築に適しており、データフレームの表示やフィルター機能を実装し、ユーザーが対話的に不正検知結果を閲覧可能です。コードは3ファイルに整理されており、主役の「FraudDetectionApp.py」ではデータの読み込み、ルール適用、結果表示の流れを関数単位で分割。可読性が高く、拡張やカスタマイズも容易です。

また、データセットとして「fraud_dataset.csv」が含まれており、実際の取引データ形式に近いサンプルで動作検証が可能。これにより、実務で経験する典型的な不正検知フローを模擬できます。ルールベース手法は単純ながら説明性が高く、ビジネス上の検証や改善に適した手法である点も魅力です。

本プロジェクトは、機械学習モデルのトレーニングや複雑なアルゴリズムに頼らず、まずは不正検知の基礎的なロジックやデータ処理の流れを理解したい初心者や中級者に最適です。加えて、Streamlitによるダッシュボード実装を通じて、Pythonでのデータ可視化・アプリ開発スキルも同時に習得できます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • FraudDetectionApp.py: メインの不正検知アプリケーションコード。データロード、ルール適用、StreamlitによるUI構築を実装
  • README.md: プロジェクト概要や使用方法、特徴を記載した説明ドキュメント
  • fraud_dataset.csv: サンプルの取引履歴データ。ルールベースの不正検知ロジックの入力として利用

まとめ

シンプルながら実務に通じる不正検知の基礎を学べる良質なミニプロジェクト。

リポジトリ情報：