金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetectionDataset-salonimourya
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, 分类模型, 支付安全, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自金融交易平台的数据，记录了不同类型的交易及其相关信息，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，但通过“step”字段推测为时间步进，可用于模拟时间序列分析。
地理范围：数据未限定具体地理位置，适用于全球范围内的金融交易欺诈检测研究。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如“step”（时间步进）、“type”（交易类型）、“amount”（交易金额）、“nameOrig”（交易发起方）、“oldbalanceOrg”（交易发起方原余额）、“newbalanceOrig”（交易发起方新余额）、“nameDest”（交易接收方）、“oldbalanceDest”（交易接收方原余额）、“newbalanceDest”（交易接收方新余额）、“isFraud”（是否为欺诈交易）、“isFlaggedFraud”（是否被标记为欺诈）。
数据格式：CSV格式，文件名为PS_20174392719_1491204439457_log.csv，便于数据分析和建模。
该数据集源自公开金融交易数据，已进行结构化处理，适用于欺诈检测、风险评估和异常交易识别等相关研究。
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：适用于金融风险管理、欺诈检测相关的学术研究，如异常检测算法、欺诈行为模式分析等。
行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，可用于构建欺诈检测模型、优化风控策略、提升支付安全性。
决策支持：支持金融机构的风险评估与管理决策，帮助其及时发现并阻止欺诈行为，减少经济损失。
教育和培训：作为金融风控、机器学习课程的实训案例，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欺诈模式，构建预测模型，并评估不同欺诈检测策略的有效性，从而提高金融系统的安全性。
