金融交易欺诈检测预处理数据集FinancialTransactionFraudDetectionPreprocessedDataset-samyamaryal1
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, 二元分类, 风险评估, 数据预处理, 特征工程
数据概述：
该数据集包含经过预处理的金融交易数据，用于训练和评估欺诈检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据集未标明具体时间，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但包含多种支付方式和电子邮件域名，可能来源于全球范围内的交易。
数据维度：数据集包含多个预处理后的特征，包括交易类型（ProductCD_C, ProductCD_H, ProductCD_R, ProductCD_S, ProductCD_W）、发卡机构（issuer_american express, issuer_discover, issuer_mastercard, issuer_visa）、卡类型（type_charge card, type_credit, type_debit）、买家和收件人的电子邮件域名（P_emaildomain_xxx, R_emaildomain_xxx）等，以及一个表示交易是否为欺诈的二元标签（isFraud）。
数据格式：CSV格式，文件名为preprocessed_data.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的金融交易数据集，经过了特征工程和预处理，例如独热编码等。
该数据集适合用于金融欺诈检测和风险评估相关的机器学习任务。
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、欺诈检测等领域的研究，如不同特征对欺诈行为影响的分析、新型欺诈检测模型的开发等。
行业应用：可以为金融机构、支付平台提供数据支持，用于构建欺诈检测系统、优化风险控制策略。
决策支持：支持金融机构的风险评估和决策制定，提高交易安全性和减少欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习和数据科学课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解欺诈检测的流程和技术。
此数据集特别适合用于构建和评估二元分类模型，探索不同特征对欺诈行为的预测能力，并优化金融交易的安全性和风险管理。
