金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetectionDataset-uddeshyapachauri
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, 风险控制, 机器学习, 二元分类, 支付系统, 数据分析
数据概述：
该数据集包含金融交易数据，记录了各种类型的交易行为，并标注了是否存在欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标明具体时间范围，但“step”字段可能表示时间步长或交易发生的时间顺序。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，可视为来自全球范围内的金融交易。
数据维度：数据集包括多个字段，如交易金额（amount）、交易前后账户余额（oldbalanceOrg, newbalanceOrig, oldbalanceDest, newbalanceDest）、欺诈标识（isFraud）以及交易类型（type_CASH_IN, type_CASH_OUT, type_DEBIT, type_PAYMENT, type_TRANSFER）等。
数据格式：CSV格式，文件名为output.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于金融欺诈检测、异常交易识别和风险评估。
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：适用于金融风控领域的研究，例如欺诈行为模式分析、异常交易检测、模型性能评估等。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，用于构建欺诈检测系统、优化风险管理策略。
决策支持：支持金融机构的风险控制决策，提高资金安全性和交易效率。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员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欺诈行为模式，构建和评估欺诈检测模型，从而提升金融机构的风险防范能力。
