IEEECIS欺诈检测数据集IEEECISFraudDetectionDataset-gbecon
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测，数据集，金融安全，机器学习，数据建模，网络安全，信用评估，风险管理
数据概述： 该数据集由IEEE计算机协会提供的CIS欺诈检测竞赛数据组成，主要记录了信用卡交易的相关信息，适用于欺诈检测和风险评估任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2019年。
地理范围：数据涵盖了多个国家和地区的信用卡交易数据。
数据维度：数据集包括交易ID、客户ID、交易时间、交易金额、交易类型、交易设备信息、交易位置、设备ID、交易结果等变量。还包括客户历史交易数据和行为特征等。
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计算机协会的CIS欺诈检测竞赛，并进行了标准化和清洗。
该数据集适合用于金融安全、网络安全、信用评估及风险管理等领域的研究和应用，尤其在机器学习模型训练、异常检测、风险评估等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于欺诈检测、风险评估、信用评分等研究，如欺诈行为的特征分析、风险模型的构建等。
行业应用：可以为银行、金融机构等提供数据支持，特别是在交易监控、欺诈预防和风险管理方面。
决策支持：支持交易风险评估和欺诈检测系统的建设，帮助金融机构制定更有效的风险控制策略。
教育和培训：作为金融工程、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、异常检测等技术。
此数据集特别适合用于探索欺诈行为的特征与模式，帮助用户实现更准确的欺诈检测，优化风险管理策略，提高金融系统的安全性。
