金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetection-xiaocaisu
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 金融交易, 风险控制, 机器学习, 交易数据, 异常检测, 行为分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含金融交易数据，记录了交易的详细信息以及是否为欺诈交易的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但包含时间步长(time_step)字段，指示交易发生的时间顺序。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但交易数据具有通用性，适用于不同国家或地区的欺诈检测研究。
数据维度：数据集包含多个维度，包括交易ID(transaction_id)、欺诈标识(fraud)、时间步长(time_step)、交易类别(category)、交易金额(amount)，以及与欺诈相关的统计特征，如欺诈计数(fraud_cnt_1hop, fraud_cnt_2hop, fraud_cnt_3hop)等，此外还包括客户画像特征(c_age_group, c_gender)等。
数据格式：CSV格式，文件名为Transaction.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过了处理和特征工程，包含了原始交易数据和衍生特征。
该数据集适合用于金融欺诈检测、异常交易识别和风险评估等领域的研究。
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、机器学习与数据挖掘交叉领域的学术研究，如欺诈交易模式识别、异常检测算法评估等。
行业应用：为金融机构、支付平台等提供数据支持，尤其在构建欺诈检测系统、提升风险管理能力方面具有实际价值。
决策支持：支持金融机构的风险评估与策略优化，帮助其更有效地识别和预防欺诈行为。
教育和培训：作为金融风控、数据分析与机器学习等课程的实训素材，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欺诈行为的规律，构建和评估欺诈检测模型，帮助用户实现风险最小化和安全保障。
