金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetectionDataset-bendahrassmohammed
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, 风险管理, 资金流动, 数据分析, 交易类型
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，并标注了欺诈交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但“step”字段可能表示时间步长，用于模拟交易时间序列。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可用于模拟全球范围内的金融交易行为。
数据维度：数据集包括“step”（时间步）、“type”（交易类型）、“amount”（交易金额）、“nameOrig”（交易发起方）、“oldbalanceOrg”（交易发起方初始余额）、“newbalanceOrig”（交易发起方最终余额）、“nameDest”（交易接收方）、“oldbalanceDest”（交易接收方初始余额）、“newbalanceDest”（交易接收方最终余额）、“isFraud”（是否为欺诈交易，1为是，0为否）、“isFlaggedFraud”（是否被标记为欺诈，1为是，0为否）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train_dataset.csv，方便进行数据分析和建模。
该数据集特别适用于欺诈交易检测模型的训练和评估，以及对金融交易欺诈行为的深入研究。
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、异常检测、欺诈行为分析等领域的研究，如基于机器学习的欺诈检测模型构建、交易行为模式分析等。
行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，尤其适用于风险管理、反欺诈系统、交易监控等应用。
决策支持：支持金融机构制定风险管理策略，优化交易安全措施，提升用户资金安全保障。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测和风险控制。
此数据集特别适合用于探索金融交易中的欺诈模式，构建和评估欺诈检测模型，并提升金融交易的安全性和可靠性。
