电商交易欺诈检测数据集E-commerceTransactionFraudDetectionDataset-preritsaxena
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 电商, 风险评估, 用户行为分析, 机器学习, 异常检测, 数据挖掘, 行为分析
数据概述：
该数据集包含电商平台用户交易数据，记录了用户的注册信息、购买行为以及欺诈标识。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围主要集中在2015年。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了全球范围内的用户行为。
数据维度：数据集包括用户ID、注册时间、购买时间、购买金额、设备ID、来源渠道、浏览器、性别、年龄、IP地址和欺诈标识等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Fraud_Data.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于互联网公开数据集，已进行脱敏和匿名化处理。
该数据集适合用于欺诈检测、风险评估、用户行为分析等领域的研究和应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于欺诈检测、异常检测、用户行为分析等领域的研究，如欺诈行为模式识别、风险评分模型构建等。
行业应用：可以为电商平台、支付机构等提供数据支持，特别是在风险控制、反欺诈系统构建、用户画像分析等方面。
决策支持：支持电商平台的风险管理决策，优化风控策略，降低欺诈损失。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、风险管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测相关知识。
此数据集特别适合用于探索用户交易行为与欺诈风险之间的关系，帮助用户实现欺诈交易的识别和预防，提升风控系统的准确性和效率。
