金融欺诈风险评估数据集FinancialFraudRiskAssessmentDataset-akwood01
数据来源：互联网公开数据
标签：金融欺诈, 信用卡欺诈, 风险评估, 数据分析, 机器学习, 欺诈检测, 行业应用, 数据建模
数据概述：
该数据集包含模拟的信用卡交易数据，记录了不同职业、收入水平、信用卡信息以及是否发生欺诈行为的示例。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定具体地理位置，可视为全球范围内的金融欺诈风险评估场景。
数据维度：包括“Profession”（职业）、“Income”（收入）、“Credit_card_number”（信用卡号）、“Expiry”（有效期）、“Security_code”（安全码）和“Fraud”（是否欺诈，1代表欺诈，0代表非欺诈）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Module 5 Datset.csv，方便数据分析和处理。
数据来源：数据来源于模拟生成，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于金融欺诈风险评估、欺诈检测模型构建和风险预测等研究。
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、欺诈检测领域的学术研究，如欺诈行为模式分析、欺诈风险因素研究等。
行业应用：可以为金融行业提供数据支持，尤其在信用卡欺诈检测、风险控制系统构建、客户信用评估等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化风险控制策略，降低欺诈损失。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解欺诈检测方法和风险评估流程。
此数据集特别适合用于探索不同职业、收入水平与信用卡信息之间的关联关系，以及它们与欺诈行为之间的潜在联系，从而帮助用户构建和优化欺诈检测模型，提升风险预警能力。
