金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetectionDataset-pankajsinghardh
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 金融风控, 异常检测, 交易数据, 机器学习, 二分类, 数据分析, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的交易数据，记录了各类金融交易的详细信息，并标注了交易是否为欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，通常被视为一段时间内累积的交易记录。
地理范围：数据未限定具体地理位置，可泛化用于不同国家或地区的金融交易欺诈分析。
数据维度：数据集包含多个维度，如交易步骤（step）、交易类型（type）、交易金额（amount）、交易发起方和接收方账户信息（nameOrig, nameDest）、交易前后账户余额（oldbalanceOrg, newbalanceOrig, oldbalanceDest, newbalanceDest）、是否为欺诈交易（isFraud）以及是否被标记为欺诈（isFlaggedFraud）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Fraud.csv，方便数据分析和建模。
数据来源于金融交易记录，并已进行脱敏处理，以保护用户隐私。该数据集适合用于金融欺诈检测、风险评估和异常交易识别等研究。
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：适用于金融风控、异常检测、机器学习等领域的学术研究，如欺诈行为模式分析、新型欺诈手段识别、模型性能评估等。
行业应用：为金融机构、支付平台等提供数据支持，特别是在风险管理、欺诈预警、反洗钱等领域提供技术支持。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化风控策略，降低欺诈损失。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融风控等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于构建和评估欺诈检测模型，探索不同交易类型和金额与欺诈行为之间的关系，从而提升金融交易的安全性。
