金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetectionDataset-shivansh2003
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 金融风控, 机器学习, 异常检测, 交易数据, 数据建模, 二分类, 风险评估
数据概述：
该数据集包含模拟的金融交易数据，旨在用于欺诈检测模型的训练与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为模拟交易的快照。
地理范围：数据未限定地理位置，但包含了与交易相关的设备位置信息。
数据维度：数据集包含两份CSV文件，test.csv和synthetic.csv，其中test.csv包含13个字段，synthetic.csv包含14个字段，包括交易金额、账户余额、交易频率、交易时间、设备位置、距离、信用评分、异常活动标记、欺诈得分以及是否为欺诈交易的标签（isFraud）。
数据格式：数据集提供CSV格式文件，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于模拟生成，用于测试和验证欺诈检测算法。
该数据集特别适合用于构建和评估金融交易欺诈检测模型，以及研究异常检测技术。
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、机器学习与异常检测交叉领域的学术研究，例如欺诈行为模式分析、新型欺诈手段识别等。
行业应用：为金融机构、支付平台和风控公司提供数据支持，用于开发和优化欺诈检测系统，提升风险管理能力。
决策支持：支持金融机构进行风险评估、制定风控策略，并优化交易流程，降低欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握欺诈检测模型的构建与应用。
此数据集特别适合用于探索金融交易中的异常行为，并构建预测模型，从而提升欺诈检测的准确性和效率。
