金融欺诈风险预测训练数据集FinancialFraudRiskPredictionTrainingDataset-erinnwu
数据来源：互联网公开数据
标签：金融风控, 欺诈检测, 风险评估, 数据挖掘, 机器学习, 异常检测, 交易数据, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自金融交易的数据，记录了与金融欺诈风险相关的多种特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但可以推断为一段时间内的金融交易记录。
地理范围：数据未限定地理范围，可被视为全球范围内的金融交易数据。
数据维度：数据集包括“uniqueid”（唯一标识符）、“year”（年份）、“personid”（个人标识符）以及从x1到x119共119个特征变量（x1-x119）的数据。这些特征可能代表了交易属性、用户行为、账户信息等。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于金融领域，具体来源未知，但已进行匿名化处理。
该数据集适合用于金融欺诈检测和风险预测相关的研究和应用。
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、欺诈检测和机器学习交叉领域的学术研究，如异常检测、特征重要性分析等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，尤其适用于构建欺诈检测模型、优化风险管理策略等。
决策支持：支持金融机构的风险控制决策，提高对欺诈行为的识别和防范能力。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测方法。
此数据集特别适合用于探索金融交易数据的规律与欺诈风险之间的关系，帮助用户构建和优化金融欺诈预测模型。
