金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetectionDataset-sameeran4218
数据来源：互联网公开数据
标签：金融风控, 欺诈检测, 交易数据, 异常检测, 机器学习, 风险评估, 数据分析, 行为分析
数据概述：
该数据集包含金融交易数据，用于训练和评估欺诈检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的交易快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推断为全球范围内的金融交易。
数据维度：数据集包括账户信息、交易属性和欺诈标识等，包含100个以上交易属性。
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：数据来源于金融机构或相关数据平台，已进行匿名化处理，并标注了欺诈（bad_flag）标签。
该数据集适合用于金融风控领域的欺诈检测研究和模型构建。
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：适用于金融风险管理、异常检测、机器学习算法等学术研究，如欺诈行为模式分析、异常交易识别等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，特别是在风险管理、欺诈预防、合规监管等方面。
决策支持：支持金融机构的风险评估、欺诈风险控制策略制定和优化。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测。
此数据集特别适合用于探索交易属性与欺诈行为之间的关联，帮助用户构建和优化欺诈检测模型，提高金融交易的安全性。
