金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetectionDataset-minhajuddinmeraj
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, 数据分析, 风险评估, 信用卡欺诈, 时间序列分析
数据概述：
该数据集包含金融交易数据，记录了信用卡交易的详细信息，并标注了交易是否为欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2019年开始的交易数据。
地理范围：数据来源于美国地区，包含不同州和城市的交易信息。
数据维度：数据集包含交易时间、信用卡号、商户信息、交易类别、交易金额、持卡人信息（姓名、性别、地址、出生日期）、交易编号、Unix时间戳、商户地理位置和欺诈标签（0代表正常交易，1代表欺诈交易）等多个维度。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含fraudTrain.csv和fraudTest.csv两个文件，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于欺诈检测、风险评估和信用风险管理等领域的研究与实践。
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、欺诈检测和异常检测领域的学术研究，如基于机器学习的欺诈行为预测、时间序列分析等。
行业应用：为金融机构、支付平台和银行提供数据支持，尤其在信用卡欺诈、账户盗用等风险防范方面具有实际应用价值。
决策支持：支持金融机构的风险评估、策略优化和反欺诈系统的开发，以提高风险管理效率。
教育和培训：作为金融风控、数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和从业人员深入理解金融欺诈的特征和检测方法。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的规律与特征，建立和优化欺诈检测模型，从而提高金融交易的安全性。
