国际电气与电子工程师协会IEEE欺诈检测数据集IEEEFraudDetectionDataset-nguynlvithong
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测，金融风控，数据集，机器学习，交易数据，异常检测，风控模型，数据分析
数据概述： 该数据集由国际电气与电子工程师协会（IEEE）提供，包含了真实的在线交易数据，用于欺诈检测研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为一段时间内的在线交易数据。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的在线交易。
数据维度：数据集包括交易金额、交易时间、设备信息、用户行为、商户信息、以及是否为欺诈交易的标签等。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于真实的在线交易记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于金融风控、欺诈检测、异常检测等领域的研究和应用，特别是在构建欺诈检测模型、提升交易安全性等方面具有重要价值。
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：适用于欺诈检测算法的研究、风险评估模型构建、以及用户行为分析等学术研究，如欺诈交易模式识别、风险预警系统开发等。
行业应用：可以为金融机构、支付平台、电商平台等提供数据支持，特别是在提升交易安全性、降低欺诈损失等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策、优化风控策略。
教育和培训：作为金融风控、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、风险评估等技术。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征与规律，帮助用户实现欺诈交易的精准识别、风险预警和安全防护，为金融行业提供数据驱动的风险管理解决方案。
