金融交易模拟数据数据集FinancialTransactionSimulationData-olf2000
数据来源:互联网公开数据
标签:金融, 交易, 模拟, 数据生成, 欺诈检测, 数据分析, 机器学习, 时间序列
数据概述:
该数据集包含模拟生成的金融交易数据,记录了虚构账户之间的资金流动情况,用于金融风控与欺诈检测等研究。主要特征如下:
时间跨度:数据中“not_happened_yet_date”字段表明数据模拟的时间为2025年1月1日,实际为静态数据。
地理范围:数据未涉及具体地理位置,交易发生地为虚拟场景。
数据维度:包括“from_totally_fake_account”(转出账户)、“monopoly_money_amount”(交易金额)、“to_randomly_generated_account”(转入账户)和“not_happened_yet_date”(交易日期)四个字段。
数据格式:CSV格式,文件名为fake_transactional_data.csv,便于数据分析和处理。
数据来源于模拟生成,经过了匿名化处理。该数据集适合用于金融交易行为分析、欺诈检测模型的训练和评估。
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、异常交易识别等方面的学术研究。
行业应用:为金融科技公司、银行等机构提供数据支持,用于构建和测试欺诈检测模型、风险评估系统。
决策支持:支持金融机构的风险控制策略制定和优化,提高金融交易的安全性。
教育和培训:作为金融数据分析、机器学习课程的辅助材料,帮助学生和研究人员理解金融交易数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索金融交易中的异常模式和欺诈行为,帮助用户提升风险识别能力、优化风控策略。