金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetectionDataset-pushpenderindia
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, 异常检测, 机器学习, 数据挖掘, 风险评估, 银行
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其是否被标记为欺诈的记录。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态交易数据集。
地理范围：数据未明确标注地域信息，但可推测为全球范围内的金融交易行为。
数据维度：数据集包含“account_number”（账户编号）、“bad_flag”（欺诈标记，1代表欺诈，0代表正常）以及 96 个“transaction_attribute”字段，这些字段代表了交易的各种属性，例如交易金额、时间、地点、交易类型等。
数据格式：CSV格式，包含两个文件，Dev_data_to_be_shared.csv和validation_data_to_be_shared.csv，分别用于开发和验证模型。
数据来源：数据来源于金融机构的交易记录，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于欺诈检测、风险评估、异常检测等领域的研究和建模。
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、机器学习算法在欺诈检测中的应用等研究，如构建欺诈检测模型、分析欺诈行为模式等。
行业应用：为银行、支付平台等金融机构提供数据支持，用于构建和优化欺诈检测系统，提升风险防控能力。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助优化交易流程，减少欺诈损失。
教育和培训：作为金融风控、数据挖掘、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和应用欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索交易数据的特征与欺诈行为之间的关系，帮助用户构建有效的欺诈检测模型，提高金融交易的安全性。
