电商交易欺诈检测数据集E-CommerceTransactionFraudDetection-jayaprakashpondy
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 电商, 交易数据, 风险评估, 机器学习, 数据分析, 金融风控, 异常检测
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的交易数据，记录了用户在平台上的交易行为，并标注了交易是否为欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2024年1月至2024年3月。
地理范围：数据未明确标明具体地理范围，但从“Customer Location”等字段推测，可能覆盖全球范围。
数据维度：数据集包括交易ID、客户ID、交易金额、交易日期、支付方式、商品类别、数量、客户年龄、客户所在地区、设备类型、IP地址、收货地址、账单地址、是否欺诈、账户年龄（天）和交易小时等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，文件名为Fraudulent_E-Commerce_Transaction_Data_2.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于模拟生成，用于研究欺诈检测相关算法。
该数据集适合用于电商交易欺诈检测、风险评估和用户行为分析。
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：适用于金融风控、异常检测、用户行为分析等领域的学术研究，例如，欺诈行为模式识别、风险评分模型构建等。
行业应用：为电商平台、支付机构等提供数据支持，特别是在欺诈预警、风险控制、用户画像分析等方面。
决策支持：支持相关行业的决策制定，如优化风控策略、改进支付安全系统等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、风险管理等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解欺诈检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的规律与特征，构建欺诈检测模型，并提升模型的预测准确率，从而降低电商平台的损失。
