金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetectionDataset-callmechophan
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 金融风控, 交易数据, 异常检测, 机器学习, 分类模型, 数据分析, 风险评估
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，并标注了欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但通过"step"字段推断，可能以时间步长为单位记录交易数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但涵盖了金融交易的常见类型，可用于全球范围内的欺诈检测研究。
数据维度：数据集包括11个字段，如交易类型(type)、交易金额(amount)、交易发起方(name_org)和接收方(name_dest)的账户余额(old_balance_org, new_balance_org, old_balance_dest, new_balance_dest)等，以及是否被标记为欺诈(is_fraud)和是否被标记为潜在欺诈(is_flagged_fraud)。
数据格式：CSV格式，文件名为fraud_data.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的金融交易数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于金融欺诈检测、风险评估和异常检测等相关领域的研究。
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、欺诈行为模式分析等学术研究，如构建欺诈检测模型、评估不同算法的性能等。
行业应用：为金融机构、支付平台和风险管理公司提供数据支持，特别是在实时欺诈检测、风险评估、客户信用评分等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理和合规部门，用于优化欺诈检测策略、提升风险预警能力。
教育和培训：作为金融风控、机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索金融交易欺诈的规律和特征，帮助用户构建有效的欺诈检测模型，提高金融安全水平。
