金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetectionDataset-aditya0929
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, 风险评估, 数据分析, 客户行为
数据概述：
该数据集包含来自金融交易平台的交易数据，记录了客户的交易行为和相关属性，用于识别潜在的欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可推测为一段时间内的交易记录。
地理范围：数据未明确标注地理范围，可能涵盖多个地区或国家。
数据维度：数据集包含多个字段，包括客户ID（CustomerID、CustomerID1、CustomerID2）、账户余额（AccountBalance）、最后登录时间（LastLogin）、年龄（Age）、地址（Address）、交易ID（TransactionID、TransactionID1、TransactionID2、TransactionID3、TransactionID4、TransactionID5）、欺诈标识（FraudIndicator）、可疑标志（SuspiciousFlag）、商户ID（MerchantID、MerchantID1）、商户信息（Merchant）、交易地点（Location）、交易类别（Category）、交易金额（TransactionAmount）、异常评分（AnomalyScore）、时间戳（Timestamp）、交易金额（Amount）。
数据格式：CSV格式，文件名为Copy-of-dataset_1_csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，用于金融欺诈检测研究。
该数据集适合用于金融风险管理、欺诈检测模型构建、客户行为分析等领域。
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、客户行为分析等领域的学术研究，如欺诈行为模式识别、风险评估模型构建等。
行业应用：可以为金融机构、支付平台等提供数据支持，特别是在风险控制、欺诈预防、客户画像分析等方面。
决策支持：支持金融机构制定风险管理策略、优化交易流程，提高欺诈检测的准确性和效率。
教育和培训：作为金融风控、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入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异常行为模式，构建欺诈检测模型，提升金融机构的风险防控能力。
