电商交易欺诈检测数据集E-commerceTransactionFraudDetection-tejindersaggu
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 电商, 交易数据, 机器学习, 异常检测, 数据挖掘, 风险评估, 信用卡
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的交易数据，记录了大量的交易信息，用于识别和预测潜在的欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但包含了交易发生的时间戳（TransactionDT），可以用于时间序列分析。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，但部分特征（如地址、电子邮件域名等）可能隐含地理信息。
数据维度：数据集包括多个字段，涵盖交易金额、产品类别、银行卡信息、用户地址、电子邮件域名以及V系列匿名特征等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练模型和测试。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，方便研究和应用。
该数据集适合用于欺诈检测领域的研究和实践，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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、风险评估、异常检测等领域的学术研究，如新型欺诈手段识别、欺诈行为模式分析等。
行业应用：可以为电商平台、支付机构、银行等提供数据支持，尤其在构建欺诈检测系统、提升风控能力、减少经济损失等方面。
决策支持：支持相关领域的决策制定，如风险控制策略优化、用户行为分析、交易风险评估等。
教育和培训：作为数据科学、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的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索交易数据的异常模式，构建欺诈预测模型，从而帮助用户实现降低欺诈风险、提高交易安全性的目标。
