金融欺诈检测交易监控记录数据集2018年11月-2019年6月

金融欺诈检测交易监控记录数据集2018年11月-2019年6月 数据来源：互联网公开数据
标签：交易记录,金融欺诈,模型预测,时间序列,金融风险,行为分析,概率预测,异常检测

数据概述：
本数据集记录了2018年11月至2019年6月期间的交易活动，旨在支持金融欺诈检测分析。数据集包含了详细的交易特征和欺诈检测模型的预测结果。具体字段包括交易时间戳、用户登录间隔时间、交易金额、交易类型、是否为首次交易、用户账户存续时间、欺诈预测概率、模型预测欺诈标记以及实际欺诈标记等。数据集还提供了按时间区间聚合的交易数量分布和预测欺诈概率区间分布，便于进一步分析和建模。

数据用途概述：
该数据集适用于金融欺诈检测模型的训练与测试，以及相关的数据分析与研究。具体应用场景包括：
1. 构建和优化欺诈检测模型，评估模型性能。
2. 分析用户行为模式，识别异常交易特征。
3. 探索高风险交易的潜在风险因素。
4. 开发和验证欺诈检测规则。
5. 支持金融风险评估和业务决策。
此外，数据集还可用于教学和培训，帮助学习者理解欺诈检测模型的工作原理及其在金融领域的实际应用。