金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetectionDataset-arjunaar2789
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, 异常检测, 机器学习, 二元分类, 风险评估, 数据分析
数据概述：
该数据集包含金融交易数据，记录了账户交易行为及其欺诈与否的标识。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集使用。
地理范围：数据未限定具体地理位置，但可用于构建通用的欺诈检测模型。
数据维度：数据集包括“account_number”（账户编号）、“bad_flag”（欺诈标识，通常0代表正常，1代表欺诈）以及70余个“transaction_attribute_X”（交易属性）字段，这些属性可能涵盖交易金额、时间、地点、账户行为特征等。
数据格式：CSV格式，文件名为Dev_data_to_be_shared.csv和validation_data_to_be_shared.csv，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开渠道，已进行匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于金融交易欺诈检测、风险评估和异常检测等研究。
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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如欺诈行为模式识别、异常交易检测算法的开发与评估。
行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，用于构建或优化欺诈检测系统，降低金融欺诈风险，提升用户资金安全。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助制定更有效的反欺诈策略，优化风控流程。
教育和培训：作为金融风控、机器学习课程的实训数据，帮助学生和从业人员理解欺诈检测原理，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，探索不同交易属性与欺诈行为之间的关系，从而提升欺诈检测的准确性和效率。
