金融欺诈检测交易数据集FinancialFraudDetectionTransactionDataset-ramakrishnanthiyagu
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, 异常检测, 电商, 信用卡, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的交易数据，记录了与金融欺诈检测相关的交易信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但包含交易发生的时间戳信息（Transactiondatetime_insec），可用于时间序列分析。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可能包含全球范围内的交易记录。
数据维度：数据集包含大量的交易特征，包括但不限于：
交易基本信息：transactionid（交易ID）、Transactiondatetime_insec（交易时间戳）、Amt_Transaction（交易金额）、ProductCD（产品代码）。
持卡人信息：card1-card6。
地址信息：addr1、addr2、dist1、dist2。
电子邮件域：P_emaildomain、R_emaildomain。
匿名汇总特征：C1-C14。
延迟汇总特征：D1-D15。
匹配特征：M1-M9。
汇总及计数特征：W1-W99、V102-V339。
身份信息：id_01-id_38。
数据格式：CSV格式，包含test.csv和train.csv两个文件，便于进行数据分析和模型训练。
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，如异常交易识别、风险评估、欺诈预测等。
行业应用：为电商平台、支付机构、银行等金融机构提供数据支持，尤其适用于构建欺诈检测系统、优化风险控制策略。
决策支持：支持企业在金融交易安全方面的决策制定，提升风险管理能力，降低欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解金融欺诈检测的原理与实践。
此数据集特别适合用于构建和评估欺诈检测模型，探索不同特征对欺诈行为的影响，并优化交易安全策略，从而提高金融系统的安全性。
