金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetectionDataset-thanhhang2204
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 金融交易, 机器学习, 风险控制, 数据挖掘, 异常检测, 信用卡欺诈, 交易分析
数据概述：
该数据集包含金融交易数据，记录了交易相关的多种特征，用于识别潜在的欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，但根据交易时间戳（TransactionDT）可进行时间序列分析。
地理范围：数据未明确地理范围，但包含与地址和电子邮件域名相关的信息，可用于地域性分析。
数据维度：数据集涵盖了多个维度的数据，包括但不限于：交易标识（TransactionID）、是否欺诈（isFraud）、交易时间（TransactionDT）、交易金额（TransactionAmt）、产品代码（ProductCD）、信用卡信息（card1-card6）、地址信息（addr1, addr2, dist1, dist2）、邮箱域名（P_emaildomain, R_emaildomain）、匿名计数特征（C1-C14）、延迟特征（D1-D15）、匹配特征（M1-M9）和V系列匿名特征（V1-V339）。
数据格式：CSV格式，文件名为minidatacsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的金融交易数据集，经过处理和匿名化，以保护用户隐私。
该数据集适合用于欺诈检测、风险评估和信用风险管理等领域的建模和研究。
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：适用于金融风险管理、机器学习与欺诈检测交叉领域的学术研究，如欺诈行为模式识别、异常交易检测等。
行业应用：为金融机构、支付公司等提供数据支持，尤其在构建欺诈检测系统、优化风险控制策略、提升交易安全等方面具有实用价值。
决策支持：支持金融机构的风险评估、信用评分和反欺诈策略的制定，帮助其降低损失、提高运营效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融风控等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测技术和应用。
此数据集特别适合用于构建和评估欺诈检测模型，并探索不同特征对欺诈行为的影响，从而提升金融交易的安全性。
