金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetection-mohammedahmedsaad
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, 数据分析, 风险评估, 时间序列, 异常检测
数据概述：
该数据集包含金融交易数据，记录了用户交易的详细信息，用于金融欺诈行为的识别与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录起始于2019年1月1日，时间跨度未明确给出，但包含交易发生的时间戳。
地理范围：数据涵盖美国地区，包含城市、州和邮政编码等地理位置信息。
数据维度：数据集包括交易金额（amt）、用户性别（gender）、用户和交易发生的地理位置（city, state, zip, user_lat, user_long, trans_lat, trans_long）、用户出生日期（dob）、交易类型（transaction_type）、电子邮件信息（email_sender, email_receiver）以及欺诈标签（is_fraud，0代表非欺诈，1代表欺诈）。
数据格式：CSV格式，包含train_data.csv和test_data.csv两个文件，方便数据处理和模型训练。数据已进行初步的结构化处理。
来源信息：数据来源于公开的金融交易数据集，已被整理用于欺诈检测模型的训练和评估。
该数据集适合用于金融欺诈检测、风险评估、异常检测等研究。
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、欺诈行为模式识别的学术研究，以及时间序列分析、地理位置数据分析等研究。
行业应用：为金融机构、支付平台等提供数据支持，用于构建欺诈检测系统、优化风控策略、提高交易安全性。
决策支持：支持金融机构的风险评估和决策制定，帮助优化反欺诈措施，降低损失。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解金融欺诈检测的原理与方法。
此数据集特别适合用于探索交易数据中的欺诈模式，构建和评估欺诈检测模型，提升金融交易的安全性。
