Séries Temporelles Transactions Bancaires
KaggleTransactions bancaires individuelles avec montants et dates. Analyse de séries temporelles de flux financiers, détection d'anomalies et modélisation de la fréquence des opérations.
Uploader le fichier (CSV, Parquet, Excel — max 50 MB)
Score qualité — 0/100
- · Complétude des métadonnées
- · Taux de valeurs nulles
- · Présence d'un dictionnaire
- · Avis et téléchargements
- · Disponibilité des benchmarks
Informations sur les données
1 048 575
Lignes
8
Colonnes
0
Avis
Licence
CC0 1.0 (domaine public)
Ce que vous pouvez apprendre avec ce dataset
Compétences techniques
- Exploration et analyse de données
- Modélisation prédictive
- Validation croisée et évaluation des modèles
Applications métier
- Analyse de données actuarielles
- Prise de décision data-driven
Visualisations des données
Basées sur les données réelles du dataset
Parcours data complet — de A à Z
Suivez chaque étape du travail data science appliqué sur ce dataset.
Actions concrètes
- Importer le dataset
- Analyser les types et dimensions
- Identifier la variable cible
Librairies & outils
Exemple de code
df = pd.read_csv("dataset.csv")
print(df.shape, df.dtypes)
Actions concrètes
- Gérer les NaN
- Supprimer les outliers
- Encoder les catégories
Librairies & outils
Exemple de code
df.fillna(df.median()) df = df[df["value"] < df["value"].quantile(0.99)]
Actions concrètes
- Statistiques descriptives
- Matrices de corrélation
- Visualisations
Librairies & outils
Exemple de code
import seaborn as sns sns.heatmap(df.corr(), annot=True) df.describe()
Actions concrètes
- Choisir les features
- Entraîner baseline
- Optimiser les hyperparamètres
Librairies & outils
Exemple de code
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor model = GradientBoostingRegressor().fit(X_train, y_train)
Actions concrètes
- Calculer RMSE, MAE, Gini
- Courbes de lift
- SHAP pour l'interprétabilité
Librairies & outils
Exemple de code
from sklearn.metrics import mean_squared_error rmse = mean_squared_error(y_test, y_pred, squared=False)
Actions concrètes
- Rédiger le rapport technique
- Exporter le modèle
- Mettre en place le monitoring
Librairies & outils
Exemple de code
import joblib joblib.dump(model, "model_v1.pkl")
Benchmarks — Performance des modèles
Aucun benchmark disponible pour ce dataset.
Soyez le premier à soumettre vos résultats !
Modèles
Aucun modèle affilié pour le moment.
Soyez le premier à partager un modèle entraîné sur ce dataset.
Notebooks
Aucun notebook disponible pour ce dataset.
Partagez votre analyse et contribuez à la communauté !
Avis de la communauté
Aucun avis pour ce dataset.
Soyez le premier à donner votre avis !
Questions à explorer avec ce dataset
Quelles sont les variables les plus prédictives de la variable cible ?
Existe-t-il des corrélations fortes entre variables pouvant induire de la multicolinéarité ?
Quel algorithme (GLM, GBM, Random Forest) donne les meilleures performances ?
Comment traiter les valeurs aberrantes identifiées dans les statistiques ?
La variable cible nécessite-t-elle une transformation (log, Box-Cox) ?
Quelle stratégie de validation croisée est la plus adaptée ?
Découvrez plus de cas d'usage et méthodologies sur notre page Modélisation
Voir tous les parcours