金融风险评估欺诈检测数据集FinancialRiskAssessmentFraudDetectionDataset-lintangbudiarti2
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 金融风险, 数据分析, 机器学习, 异常检测, 风险评估, 交易数据, 标签
数据概述：
该数据集包含来自金融交易的数据，记录了用于欺诈检测的结构化交易示例。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确说明地理范围，但数据特征与金融交易相关。
数据维度：包括多个特征字段（data1-data8）以及一个标签字段（label），用于指示交易是否为欺诈行为。
数据格式：CSV格式，文件名为d0/70743csv等，便于数据分析和建模。数据集中包含数值型数据。
该数据集适合用于金融风险评估、欺诈检测等领域的研究。
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：适用于金融风险管理、欺诈检测与异常检测相关的学术研究，如基于机器学习的欺诈识别模型构建、风险评估模型的开发等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，尤其适用于银行、支付平台等机构的欺诈风险控制、交易安全监控和反洗钱（AML）系统。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助优化风险控制策略，降低欺诈损失。
教育和培训：作为金融风控、机器学习和数据分析课程的实践案例，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测与风险评估。
此数据集特别适合用于探索金融交易数据的异常模式，并构建预测模型，以提高欺诈检测的准确性和效率。
