金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetection-arkapratimdebnath
数据来源：互联网公开数据
标签：金融风控, 欺诈检测, 交易数据, 异常检测, 机器学习, 二分类, 风险评估, 数据分析
数据概述：
该数据集包含金融交易数据，记录了大量的交易记录及其是否为欺诈交易的标识。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但通常适用于全球范围内的金融交易欺诈行为分析。
数据维度：数据集包含多个字段，其中包括：account_number（账户编号）、bad_flag（欺诈标识，1表示欺诈，0表示正常）、onus_attribute_1（账户相关属性）、transaction_attribute_1至transaction_attribute_100（交易相关属性，共100个），这些属性可能包括交易金额、时间、地点、交易类型等。
数据格式：CSV格式，文件名为Dev_data_to_be_shared.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开渠道，已进行匿名化处理，并可能经过了标准化和清洗。
该数据集适合用于金融欺诈检测、风险评估、异常检测等研究和应用。
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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如欺诈行为模式分析、异常交易识别算法研究等。
行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，尤其适用于构建欺诈检测模型、优化风险管理系统。
决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定和优化，帮助提升欺诈识别的准确性和效率。
教育和培训：作为金融风控、机器学习相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员了解欺诈检测的应用。
此数据集特别适合用于探索金融交易中的欺诈行为模式，构建和评估欺诈检测模型，从而帮助提升风险管理水平和降低损失。
