金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetection-monderkamp
数据来源：互联网公开数据
标签：金融交易, 欺诈检测, 银行交易, 异常检测, 时间序列分析, 机器学习, 二元分类, 风险管理
数据概述：
该数据集包含金融交易数据，记录了银行账户的交易明细，用于识别潜在的欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年全年。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但IBAN和BIC信息暗示可能来自多个国家或地区。
数据维度：数据集包括IBAN（国际银行账户号码）、AMOUNT（交易金额）、NAME（交易方名称）、DATE（交易日期）、HOUR（交易时间）、BIC（银行识别码）和FRAUDULENT（欺诈标识，0表示非欺诈，1表示欺诈）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为transactions.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，确保数据安全。
该数据集适合用于金融风险管理、欺诈检测和异常交易识别等领域的研究。
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、欺诈检测和异常交易识别等领域的学术研究，如交易模式分析、欺诈行为预测等。
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评估、合规管理和决策制定，助力提升反欺诈能力。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员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欺诈模式，构建预测模型，并提升欺诈检测的准确性和效率。
