金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetection-hazrashubham1
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, 机器学习, 风险评估, 数据分析, 时间序列, 异常检测
数据概述：
该数据集包含金融交易相关数据，记录了信用卡交易的详细信息，并标注了交易是否为欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年1月1日。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含了交易发生地和商户的位置信息。
数据维度：数据集包括交易时间、信用卡号、商户信息、交易类别、交易金额、持卡人信息（姓名、性别、地址、出生日期等）、交易编号、Unix时间戳、商户经纬度以及是否为欺诈交易（is_fraud）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为fraudTrain.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于金融交易欺诈检测、风险评估和异常检测等相关研究。
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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如欺诈行为模式识别、异常交易检测、风险预测等。
行业应用：可以为金融机构、支付平台等提供数据支持，特别是在构建欺诈检测系统、优化风险管理策略等方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制决策，帮助制定更有效的反欺诈措施，降低经济损失。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和金融风控课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解欺诈检测模型的构建和应用。
此数据集特别适合用于探索金融交易欺诈行为的规律与特征，帮助用户构建和评估欺诈检测模型，提高金融交易的安全性。
