金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetectionDataset-saneh29
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, 数据分析, 风险评估, 银行卡交易
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，旨在用于欺诈行为的识别与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但step字段可能指示了交易发生的相对时间顺序。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但交易数据具有普遍适用性。
数据维度：数据集包括多个关键字段，例如：
step：模拟时间步长。
type：交易类型（如CASH_IN, PAYMENT等）。
amount：交易金额。
Orig：交易发起方账户。
oldbalanceOrg：交易发起方账户的初始余额。
newbalanceOrig：交易发起方账户的最终余额。
Dest：交易接收方账户。
oldbalanceDest：交易接收方账户的初始余额。
newbalanceDest：交易接收方账户的最终余额。
isFraud：是否为欺诈交易（1表示欺诈，0表示正常）。
isFlaggedFraud：是否被标记为欺诈（基于平台规则）。
数据格式：CSV格式，文件名为final_datset_tdscsv，便于数据分析和模型训练。
该数据集适合用于金融欺诈检测模型的构建与评估，以及对金融交易行为的深入研究。
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：适用于金融风险管理、异常检测、机器学习等领域的学术研究，如新型欺诈手段识别、欺诈预测模型优化等。
行业应用：为金融机构、支付平台等提供数据支持，用于构建或改进欺诈检测系统，降低欺诈损失。
决策支持：支持金融机构的风险评估、合规管理和安全策略制定。
教育和培训：作为金融风控、数据分析等相关课程的实训案例，帮助学生理解欺诈检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征和规律，构建高效的欺诈检测模型，提升金融交易的安全性。
