电子支付欺诈检测数据集IEEEFraudDetectionDataset-zakirbhuiyan
数据来源：互联网公开数据
标签：金融科技，欺诈检测，数据集，机器学习，异常检测，风险评估，支付安全，数据挖掘
数据概述： 该数据集来自IEEE的公开数据集，专注于电子支付交易中的欺诈检测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2018年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的电子支付交易，包括多个国家和地区的在线支付平台。
数据维度：数据集包括交易ID，交易时间，交易金额，交易类型，商户信息，用户设备信息，IP地址，地理位置等变量。还包括交易是否为欺诈的标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于IEEE的公开竞赛数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于金融科技，机器学习及数据挖掘等领域的研究和应用，特别是在交易欺诈检测，异常行为识别等方面具有重要应用价值。
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：适用于金融欺诈检测，异常行为分析等学术研究，如交易模式的识别，欺诈手段的演变等。
行业应用：可以为金融科技公司，支付平台等提供数据支持，特别是在交易风险评估，支付安全策略制定方面。
决策支持：支持电子支付系统的风险管理和欺诈检测，帮助相关领域制定更好的数据驱动的决策。
教育和培训：作为金融科技，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测和异常行为分析技术。
此数据集特别适合用于探索电子支付欺诈的规律与特征，帮助用户实现准确的欺诈检测，增强支付系统的安全性，提高金融交易的可信度和效率。
