金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetectionDataset-senacansabuncu

金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetectionDataset-senacansabuncu

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, 风险评估, 机器学习, 异常检测, 数据分析, 银行

数据概述： 该数据集包含来自金融交易平台的数据，记录了各类金融交易的详细信息，并标注了交易是否为欺诈行为。主要特征如下： 时间跨度：数据未明确标注具体时间，但包含交易发生的步数（step），可用于模拟时间序列分析。 地理范围：数据未标明具体地理位置，一般视为全球范围内的金融交易数据。 数据维度：数据集包括交易ID、交易发生步数、交易类型（如转账、现金存入等）、交易金额、交易发起方和接收方的账户信息、交易前后的账户余额、是否为欺诈交易以及是否被标记为欺诈等字段。 数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，方便数据分析和模型构建。 来源信息：该数据集来源于公开的金融交易数据，已进行脱敏处理。 该数据集适合用于欺诈检测、风险评估、异常检测等相关领域的分析与建模。

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：适用于金融风控、机器学习、数据挖掘等领域的学术研究，如欺诈行为模式分析、异常交易检测算法研究等。 行业应用：为银行、支付平台、金融科技公司提供数据支持，尤其在构建欺诈检测系统、风险控制模型、用户行为分析等方面具备实用价值。 决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助优化交易安全策略，减少欺诈损失。 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理解欺诈检测的原理和方法。 此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征和规律，构建有效的欺诈检测模型，提高金融交易的安全性。