金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetectionDataset-ahmedmahertohamy
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 金融交易, 风险评估, 机器学习, 异常检测, 交易数据, 数据分析, 时间序列
数据概述：
该数据集包含来自金融交易的数据，记录了各类交易的详细信息，并标注了欺诈行为的发生情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2024年1月1日，为单日快照数据。
地理范围：数据覆盖范围未明确，交易地点涉及乌兹别克斯坦境内多个地区。
数据维度：数据集包含18个字段，包括交易ID、用户ID、交易金额、交易日期、交易时间、交易地点、商户ID、设备ID、IP地址、卡类型、交易货币、交易状态、历史交易次数、交易间距离、上次交易时间间隔、身份验证方法、交易速率、交易类别以及欺诈标识（isFraud）。
数据格式：CSV格式，文件名为saske.csv，便于数据分析和建模。数据已进行结构化处理，方便进行数据挖掘和机器学习任务。
该数据集适合用于金融交易欺诈行为的识别与预测，以及风险评估模型的构建。
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、欺诈检测等领域的研究，例如，构建欺诈行为预测模型，分析不同交易行为的风险特征。
行业应用：为金融机构、支付平台等提供数据支持，用于提升风控系统的准确性，降低欺诈损失。
决策支持：支持金融机构制定风险管理策略，优化交易流程，提升用户体验。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解欺诈检测方法。
此数据集特别适合用于探索交易行为与欺诈风险之间的关系，并构建高效的欺诈检测模型，以实现对金融交易风险的有效控制。
