金融交易欺诈检测特征数据集FinancialTransactionFraudDetectionFeatureDataset-vedangw
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 金融交易, 风险评估, 机器学习, 信用卡欺诈, 数据分析, 特征工程, 时间序列
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的交易数据，记录了信用卡交易的详细信息及相关特征，用于构建欺诈检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但“TransactionDT”字段提供了交易发生的时间戳。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但包含与地址、电子邮件域名相关的字段，暗示了交易的地域分布。
数据维度：数据集包括交易金额、交易时间、卡信息、地址信息、电子邮件域名、匿名C字段、匿名D字段、匿名M字段、匿名V字段、ID信息等共计300多个特征。
数据格式：CSV格式，包含train_set_without_id_features.csv和test_set_without_id_features.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的金融交易数据集，已进行匿名化处理，并提取了大量特征。
该数据集适合用于金融欺诈检测、风险评估和异常交易识别等领域的研究与应用。
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、机器学习与数据挖掘交叉领域的学术研究，如欺诈行为模式分析、新型欺诈手段识别、模型性能评估等。
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系统、提升交易安全、降低风险损失。
决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定、交易规则优化，以及反欺诈措施的实施。
教育和培训：作为金融风控、机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测流程。
此数据集特别适合用于探索交易数据中的欺诈行为模式、构建高精度的欺诈检测模型，并评估不同特征对模型性能的影响。
