金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetection-lyluu84
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：
该数据集包含模拟的金融交易数据，记录了不同时间点发生的交易行为，旨在用于欺诈检测模型的训练和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年1月。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含城市、州、邮编等地理位置信息，推测为美国地区。
数据维度：数据集包括交易日期和时间、信用卡卡号、商户信息、交易类型、交易金额、客户个人信息（如姓名、性别、地址、出生日期、职业等）、交易编号、Unix时间戳、商户经纬度以及是否为欺诈交易的标签（is_fraud，0代表正常交易，1代表欺诈交易）。
数据格式：CSV格式，包含fraudTrain.csv和fraudTest.csv两个文件，方便数据读取和分析。
来源信息：数据来源于模拟生成，用于学术研究和模型开发，已进行必要的匿名化处理。
该数据集适合用于金融欺诈检测、风险评估、异常检测等领域的研究和应用。
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、数据挖掘等领域的学术研究，例如欺诈交易模式识别、异常检测算法评估、时间序列分析等。
行业应用：可以为银行、支付平台、金融科技公司等提供数据支持，尤其是在构建和优化欺诈检测系统、风险管理模型、客户行为分析等方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制决策，帮助其提高欺诈识别效率，降低潜在损失。
教育和培训：作为金融风控、机器学习、数据分析等相关课程的教学案例，帮助学生和从业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欺诈交易的特征和规律，开发和评估欺诈检测模型，帮助用户提升风险管理能力和决策水平。
