金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetectionDataset-aadityagupta11
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 金融交易, 异常检测, 风险评估, 机器学习, 数据分析, 银行, 客户行为
数据概述：
该数据集包含金融交易数据，记录了账户交易行为及是否为欺诈交易的标识。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示具体时间范围，可视为一段时间内的交易记录。
地理范围：数据未限定具体地理范围，通常适用于各种金融机构和交易场景。
数据维度：数据集包括“account_number”（账户编号）、“bad_flag”（欺诈标识，1代表欺诈，0代表正常交易）以及多个“transaction_attribute_X”（交易属性，X为1-100的数字，代表不同的交易特征，如交易金额、时间、地点、账户类型等）。
数据格式：CSV格式，文件名为Dev_data_to_be_shared.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的金融数据集，用于欺诈检测模型的开发与测试。
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、异常检测、欺诈行为分析等学术研究，例如，探索欺诈交易的特征、构建高效的欺诈检测模型等。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，尤其适用于欺诈检测系统的开发、风险评估、客户行为分析等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助优化交易风控策略，降低欺诈损失。
教育和培训：作为金融风控、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测方法和技术。
此数据集特别适合用于构建和评估欺诈检测模型，分析不同交易属性对欺诈行为的影响，从而提高金融交易的安全性。
