金融交易欺诈检测目标数据集FinancialTransactionFraudDetectionTargetDataset-somayyehgholami
数据来源：互联网公开数据
标签：金融风控，欺诈检测，交易数据，风险评估，机器学习，目标变量，数据分析，二元分类
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目标变量。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确地理范围，可能来源于全球范围内的金融交易。
数据维度：数据集包括“id”和“target”两个字段，“id”为交易的唯一标识符，“target”为目标变量，指示该交易是否为欺诈行为（二元分类）。
数据格式：CSV格式，文件名为FEB84209.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于金融交易，已进行匿名化处理，仅保留关键特征。
该数据集适合用于金融欺诈检测和风险评估，以及二元分类模型的构建。
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：适用于金融风控、欺诈识别等领域的学术研究，如欺诈行为模式分析、异常检测算法研究。
行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，特别是在构建欺诈检测系统、优化风险管理模型方面。
决策支持：支持金融机构的风险评估和决策制定，帮助其提高欺诈识别效率、降低损失。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测和目标变量分析。
此数据集特别适合用于构建和评估欺诈检测模型，并探索金融交易欺诈行为的规律。
