金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetection-osniteodoro
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, 机器学习, 时间序列分析, 异常检测, 风险评估, 数据分析
数据概述：
该数据集包含金融交易数据，记录了各类交易的详细信息，并标注了欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2023年1月1日开始的交易信息。
地理范围：数据未明确地域范围，但可用于模拟全球范围内的金融交易场景。
数据维度：包括交易ID、交易时间、客户ID、终端ID、交易金额、交易发生时间（秒/天）、欺诈标识（0表示非欺诈，1表示欺诈）和欺诈场景。
数据格式：CSV格式，包含Final Transactions_separar.csv和Final Transactions_jupyter.csv两个文件，都包含相同的字段，方便进行数据分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，用于金融欺诈检测模型的训练和测试。
该数据集适合用于金融风控领域的研究和应用，包括欺诈检测、风险评估和异常交易分析等。
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、行为分析、机器学习等领域的研究，如欺诈行为模式识别、异常交易检测算法研究等。
行业应用：为金融机构、支付平台和风险管理公司提供数据支持，尤其适用于构建欺诈检测系统、优化风险控制策略等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助其识别潜在欺诈行为，降低损失，提高运营效率。
教育和培训：作为金融风控、数据分析和机器学习等课程的实训素材，帮助学生和从业者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金融交易中的欺诈行为规律，构建和评估欺诈检测模型，帮助用户提高风险管理能力，保障金融安全。
