本数据集为零售门店交易主体耦合与合规健康诊断数据，来源于威店商户平台，原始采集字段涵盖交易时间、门店号、收银员及各项金额等基础信息，共计有效数据2976条。数据采集处理严格遵守个人信息保护及商业数据管理规定，仅使用脱敏后的交易业务参数，不涉及消费者身份标识与敏感隐私，确保全流程合规。数据经剔除时间解析异常、金额逻辑冲突及重复单号预处理后，依据算法规则计算节点结构权重、价格结构偏离度、孤立森林异常得分及交易合规健康指数，并将门店交易风险划分为正常、关注、预警、异常四级，输出含上述指标及溯源标签的结构化结果；数据完整覆盖各类门店与交易类型，各风险等级占比符合实际梯度特征。该数据集适用于交易风控、合规审计、异常溯源及运营绩效考核等场景，呈现了交易主体耦合与合规健康度的量化测算及分级结果，客观反映门店在价格勾稽、异常聚集等方面的表现，为交易规则优化、内控策略制定及合规管理决策提供标准化数据基础。

1、采集和清洗： 本数据集源自威店商户平台数据，输入字段：交易时间、门店号、收银员、机号、当班单号、交易类型、原价金额、优惠金额、实价金额、抹零、配送费、加价金额、合计金额。采样数据导出并清洗后统一整理入Excel表格。 2、处理规则： （1）实体关系建模：读取门店号、收银员、机号、当班单号，构建"门店—收银员—机号—班次"层级树，以节点交易笔数占比为节点结构权重；读取交易类型建主体归属。 （2）价格结构勾稽偏离：读取各金额字段，依勾稽平衡算结构残差；按主体以中位数与绝对中位差建稳健参考轴，刻画交易相对同主体价格结构偏离，识别子项与合计非线性勾稽异常。 （3）时序-主体耦合嵌入：交易时间解析日内序数，与偏离度、权重、类型编码构建特征；孤立森林算各交易记录异常得分，刻画跨主体跨时段异常聚集态势及传导路径。 （4）多维融合与诊断分级：三项得分归一客观赋权合成交易合规健康指数（0-100）；按门店汇总得门店交易风险评分，依历史分布将评分由低到高划分为异常（最低5%分位及以下）、预警（5%–20%分位）、关注（20%–50%分位）、正常（最高50%分位及以上）四级，标注异常主体-时段溯源标签。

本数据主要适用于以下应用方向： （1）交易合规风控：自动筛查交易金额中各分项与合计不一致的可疑记录，及时发现收银舞弊、价格篡改及系统录入错误等合规风险； （2）门店与收银主体监管：定位出现异常的收银员、收银设备所属的具体班次与时段，为连锁门店的巡店核查与人员操作规范考核提供支撑； （3）经营健康度评估：按门店汇总交易风险状况并划分风险等级，为区域门店的资源配置、预警分级处置及经营管理决策提供量化依据。

交易时间 门店号 收银员 机号 当班单号 交易类型 原价金额/元 优惠金额/元 实价金额/元 抹零/元 配送费/元 加价金额/元 合计金额/元 节点结构权重 价格结构偏离度 孤立森林异常得分 交易合规健康指数 门店交易风险评分 风险等级 主体-时段溯源标签 2026-07-29 13:30:22 **** ***** * *************** 销售 66.5 0 66.5 0 0 0 66.5 0.0084 0 0.712 6.03 17.4 正常 0001|二环市场1|4|201260729114826@2026-07-29 13时 2026-07-29 13:26:53 **** ***** * *************** 销售 12.5 0 12.5 0 0 0 12.5 0.0084 0 0.711 6.1 17.4 正常 0001|二环市场1|4|201260729114826@2026-07-29 13时 2026-07-29 13:22:43 **** ***** * *************** 销售 4 0 4 0 0 0 4 附件下载

输入字段：交易时间、门店号、收银员、机号、当班单号、交易类型、原价金额/元、优惠金额/元、实价金额/元、抹零/元、配送费/元、加价金额/元、合计金额/元 输出字段：节点结构权重、价格结构偏离度、孤立森林异常得分、交易合规健康指数、门店交易风险评分、风险等级、主体-时段溯源标签