金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetection-srinathapatra
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 金融交易, 异常检测, 机器学习, 数据分析, 风险控制, 交易类型, 二元分类
数据概述：
该数据集包含来自金融交易平台的数据，记录了各类金融交易的详细信息，并标注了交易是否为欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可推断为一段时间内发生的交易记录。
地理范围：数据未标明具体地理位置，但交易记录涵盖了不同类型的交易参与者。
数据维度：数据集包括11个字段，如交易步骤（step）、交易类型（type）、交易金额（amount）、交易发起方账户（nameOrig）、交易发起方账户余额（oldbalanceOrg、newbalanceOrig）、交易接收方账户（nameDest）、交易接收方账户余额（oldbalanceDest、newbalanceDest）、是否为欺诈交易（isFraud）、是否标记为欺诈（isFlaggedFraud）。
数据格式：CSV格式，文件名为Fraud.csv，方便数据分析和模型构建。
数据来源：数据来源于公开的金融交易数据集，经过了初步的清洗和整理。
该数据集适合用于金融欺诈行为的识别、分析和建模，为构建风险控制系统提供数据支持。
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、异常检测、欺诈行为模式分析等学术研究，例如，研究不同交易类型与欺诈行为之间的关联性。
行业应用：为金融机构、支付平台等提供数据支持，特别是在构建欺诈检测系统、优化风险控制策略、提升用户资金安全方面。
决策支持：支持金融机构的风险评估、合规性管理，以及反欺诈策略的制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融风控等相关课程的实训素材，帮助学生和从业者理解欺诈检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索金融交易中的异常模式，构建欺诈预测模型，并评估不同风险控制策略的有效性，从而实现对金融欺诈行为的有效预防和打击。
