电子支付欺诈检测数据集IEEEFraudDetectionSubmissionV5Dataset-zakirbhuiyan
数据来源：互联网公开数据
标签：金融安全，欺诈检测，数据集，机器学习，支付系统，异常识别，网络安全，数据分析
数据概述： 该数据集由IEEE提供的欺诈检测竞赛数据，记录了电子支付交易中的欺诈与正常交易样本。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确说明，但涵盖多个交易时段。
地理范围：数据覆盖全球范围内的电子支付交易，未明确限定具体地区。
数据维度：数据集包括交易ID、交易金额、时间戳、支付方式、用户信息（部分已脱敏）、设备信息、地理位置（部分已脱敏）等变量，以及是否为欺诈交易的目标标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
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，部分敏感信息已脱敏处理。
该数据集适合用于金融安全领域的欺诈检测、异常识别及机器学习模型训练，特别是在信用卡欺诈检测、支付系统安全增强等任务中具有重要价值。
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、异常交易识别等研究，如欺诈模式分析、风险因素识别等。
行业应用：可以为银行、支付平台、金融科技公司提供数据支持，特别是在反欺诈系统开发、支付安全策略优化方面。
决策支持：支持金融风险管理和安全策略的制定，帮助机构降低欺诈损失。
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技术与方法。
此数据集特别适合用于探索电子支付中的欺诈行为模式与规律，帮助用户实现高效准确的欺诈检测，提升金融交易安全性。
