金融交易欺诈检测与风险评估数据集FinancialTransactionFraudDetectionandRiskAssessmentDataset-aditya0929
数据来源：互联网公开数据
标签：金融交易, 欺诈检测, 风险评估, 机器学习, 异常检测, 信用卡, 借记卡, 数据分析
数据概述：
该数据集包含两份CSV文件，记录了金融交易相关信息，用于欺诈检测和风险评估。主要特征如下：
时间跨度：数据记录未明确标明具体时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定具体地理位置，为通用金融交易场景。
数据维度：
TransactionDataset1.csv：包含用户ID、姓名、地址、邮箱、年龄、KYC状态、交易ID、交易金额、交易日期、交易地点、交易方式、交易类别、商家、交易时间、平均支出、与平均支出的比较、7天内交易次数、欺诈指标、可疑指标等字段。
credit-debit dataset.csv：包含用户ID、姓名、关联账户、资金来源、总信用额度、转账账户、交易金额、就业状态、教育水平、婚姻状况、欺诈指标等字段。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和处理。数据已进行基本处理，如匿名化和标准化。
该数据集适合用于金融交易欺诈检测、风险评估、异常检测等相关研究。
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：适用于金融风控、欺诈检测、信用风险评估等领域的研究，例如基于机器学习的欺诈预测模型构建、异常交易行为分析等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，特别是在信用卡欺诈检测、借记卡欺诈检测、反洗钱（AML）等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助优化风险控制策略，提升资金安全。
教育和培训：作为金融风控、数据分析、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解金融欺诈的模式和风险。
此数据集特别适合用于探索金融交易中的欺诈行为模式，构建有效的欺诈检测模型，并评估交易的风险等级，从而提升金融机构的风险管理能力。
