金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetectionDataset-lakshyaporwal090
数据来源：互联网公开数据
标签：金融欺诈, 交易数据, 风险评估, 机器学习, 异常检测, 银行风控, 数据分析, 标签分类
数据概述：
该数据集包含来自金融交易平台的数据，记录了客户的交易行为和相关属性，用于识别潜在的欺诈交易。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了交易的时间信息，具体时间范围可从“TRANSACTION_DATE_TIME”字段中获取。
地理范围：数据来源于不同的国家或地区，通过“COUNTERCOUNTRYCODE”字段进行标识。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如CUSTOMERID（客户ID）、BRANCHCODE（分支机构代码）、CREDITRATING（信用评级）、TRANSACTIONID（交易ID）、TRANSACTIONTYPE（交易类型）、ACCOUNTNO（账户号）、TRANSACTION_DATE_TIME（交易时间）、AMOUNT（交易金额）、CURRENCYCODE（货币代码）、ORIGINALAMOUNT（原始金额）、COUNTERPARTYID（对手方ID）、COUNTERACCOUNTNO（对手方账户号）、COUNTERCOUNTRYCODE（对手方国家代码）、BALANCEAMOUNT（余额）、LABEL（欺诈标签，0代表正常，1代表欺诈）。
数据格式：CSV格式，文件名为“cdcsv”，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于金融交易平台，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于金融风控、欺诈检测和风险评估领域的研究和应用。
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：适用于金融风险管理、异常检测等领域的学术研究，如基于交易数据的欺诈行为模式分析、欺诈预测模型构建等。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，尤其是在风险控制、欺诈预警、客户行为分析等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理策略制定和优化，提高风险管理效率和准确性。
教育和培训：作为金融风控、数据分析等相关课程的实训案例，帮助学生和从业人员熟悉欺诈检测流程，掌握相关技术。
此数据集特别适合用于构建和评估欺诈检测模型，提升金融机构的风险防范能力，降低潜在的经济损失。
