金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetection-ankraj123
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 金融风控, 交易数据, 异常检测, 机器学习, 数据挖掘, 风险评估, 特征工程
数据概述：
该数据集包含金融交易数据，记录了账户交易行为及其欺诈标记。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态交易数据。
地理范围：数据未明确地理范围，可能来自多个地区或全球范围的金融交易。
数据维度：数据集包含多个字段，如account_number（账户号），bad_flag（欺诈标记，0代表正常，1代表欺诈），以及transaction_attribute_1至transaction_attribute_100等100个交易属性特征，这些属性可能包括交易金额、时间、地点、商家信息等，用于描述交易的具体细节。
数据格式：CSV格式，文件名为Dev_data_to_be_shared.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于金融交易欺诈检测相关的研究与模型构建。
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：适用于金融风控领域，研究交易欺诈行为模式，探索异常检测算法。
行业应用：为金融机构提供欺诈检测模型训练数据，用于提升风险管理能力，降低欺诈损失。
决策支持：支持金融机构的风险评估和策略制定，优化交易安全措施。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解欺诈检测的流程与方法。
此数据集特别适合用于构建和评估欺诈检测模型，例如使用机器学习算法对交易数据进行分类，从而提高欺诈识别的准确率。
