金融交易欺诈检测预测数据集FinancialTransactionFraudDetectionPrediction-zakirbhuiyan
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, 二分类, 机器学习, 数据分析, 风险评估, 模型预测
数据概述：
该数据集包含来自金融交易的结构化数据，记录了每笔交易是否为欺诈的标记。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集。
地理范围：数据未明确标明地域，但可用于全球范围内的欺诈检测模型训练。
数据维度：数据集包括“TransactionID”（交易唯一标识符）和“isFraud”（欺诈标签，0代表正常交易，1代表欺诈交易）两个字段，适用于二分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的欺诈检测数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于金融欺诈检测、风险评估和机器学习模型的训练与评估。
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、机器学习和数据挖掘等领域的学术研究，如欺诈行为模式识别、异常检测算法评估等。
行业应用：为金融机构、支付平台和电商平台提供数据支持，尤其在构建欺诈检测系统、优化风险管理策略等方面具备实用性。
决策支持：支持金融机构在交易过程中进行风险评估和决策，提高欺诈识别的准确性和效率。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习模型构建等课程的实训数据，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欺诈交易的特征和规律，构建预测模型，提高金融交易的安全性。
