金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetectionDataset-khoroshe
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 金融交易, 风险评估, 用户行为分析, 机器学习, 数据挖掘, 异常检测, 交易安全
数据概述：
该数据集包含来自金融交易平台的数据，记录了用户的交易行为以及是否发生欺诈的标记。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2016年8月1日的用户交易信息。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但包含用户所在国家（USER_COUNTRY）和收款方所在国家（PAYEE_COUNTRY）信息。
数据维度：数据集包括多个关键字段：EVENT_TIME（交易时间）、EVENT_ID（交易ID）、CHANNEL（交易渠道）、CHALLENGE_RESULT（验证结果）、USER_ID（用户ID）、IP_ADDRESS（IP地址）、ISP（互联网服务提供商）、USER_COUNTRY（用户所在国家）、PAYEE_ID（收款方ID）、PAYEE_COUNTRY（收款方所在国家）、AMOUNT（交易金额）和IS_FRAUD（是否欺诈）。
数据格式：数据以CSV格式提供，文件名frd_sample.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于金融交易平台，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于欺诈检测、风险评估和用户行为分析等领域的研究。
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：适用于金融风险管理、欺诈检测、用户行为分析等领域的研究，例如构建欺诈检测模型、分析欺诈行为模式等。
行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，用于提升欺诈检测的准确性，优化风险控制策略。
决策支持：支持金融机构进行风险评估、制定反欺诈策略，提升交易安全性。
教育和培训：作为金融风控、数据分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉欺诈检测流程。
此数据集特别适合用于探索交易行为与欺诈之间的关联，构建和评估欺诈检测模型，从而提升金融交易的安全性。
