金融欺诈检测交易数据集FinancialFraudDetectionTransactionDataset-rishitharishitha
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, 电商, 支付, 异常检测, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自电商平台交易数据，记录了交易的详细信息以及身份验证相关的补充信息，用于金融欺诈检测。主要特征如下：
时间跨度：数据集涵盖了特定时间段内的交易记录，具体时间范围需参考"TransactionDT"字段。
地理范围：数据来源未明确标明地理范围，但可以推断为全球范围内的电商交易数据。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，主要包括：
train_transaction.csv 和 test_transaction.csv：交易数据，包含交易ID、时间戳、交易金额、产品类型、卡信息、地址信息、电子邮件域名、各种C字段、D字段、M字段、V字段等多种交易特征。
train_identity.csv 和 test_identity.csv：身份验证数据，包含与交易相关的身份验证信息。
sample_submission.csv：提交样例，用于评估模型性能。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的竞赛，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于金融欺诈检测、风险评估和异常交易识别等研究。
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、异常检测等领域的学术研究，如构建欺诈检测模型、分析不同特征对欺诈行为的影响等。
行业应用：可以为金融机构、电商平台、支付公司等提供数据支持，特别是在风险控制、欺诈预防、交易安全等方面。
决策支持：支持金融机构和电商平台制定风险管理策略，优化交易流程，提高用户体验。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解金融欺诈检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索交易数据中的欺诈模式，构建高精度的欺诈检测模型，从而帮助用户降低风险，提高交易安全性。
