Cyber Fraud Detection & Analysis باستخدام Python وMachine Learning

مشروع لتحليل بيانات الاحتيال الإلكتروني (Cyber Fraud) بهدف اكتشاف المعاملات المشبوهة وتحليل الأنماط التي تؤدي إلى عمليات الاحتيال، باستخدام تقنيات تحليل البيانات والتعلم الآلي.

ركز المشروع على تنظيف البيانات، وإجراء التحليل الاستكشافي (EDA)، واستخراج أهم العوامل المؤثرة في حدوث الاحتيال، ثم بناء نموذج قادر على التمييز بين المعاملات السليمة والاحتيالية.

مراحل تنفيذ المشروع

تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة.

التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA).

تحليل توزيع العمليات الاحتيالية.

تحليل الارتباط بين المتغيرات.

معالجة عدم توازن البيانات (Imbalanced Data).

تدريب وتقييم نماذج التعلم الآلي.

مقارنة أداء النماذج باستخدام مؤشرات التقييم المناسبة.

التقنيات المستخدمة

Python

Pandas

NumPy

Matplotlib

Seaborn

Scikit-learn

Jupyter Notebook

المهارات التي يبرزها المشروع

Data Cleaning

Exploratory Data Analysis (EDA)

Feature Engineering

Machine Learning

Fraud Detection

Data Visualization

Model Evaluation

القيمة التي يقدمها المشروع

يساعد هذا النموذج المؤسسات المالية وشركات التقنية على اكتشاف المعاملات المشبوهة في وقت مبكر، وتقليل الخسائر الناتجة عن عمليات الاحتيال، ودعم فرق الأمن السيبراني في اتخاذ قرارات مبنية على البيانات.