金融欺诈检测交易数据集FinancialFraudDetectionTransactionDataset-sonalisna
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, 信用卡, 机器学习, 数据挖掘, 异常检测, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自金融交易的数据，记录了信用卡交易的详细信息，旨在用于金融欺诈检测。主要特征如下：
时间跨度：数据集中交易时间跨度未明确，但提供了交易发生的时间戳（TransactionDT），可用于分析时间序列特征。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含了与交易相关的地址信息（addr1, addr2），可能涉及多个国家或地区。
数据维度：数据集主要包括两个核心文件：
train_transaction.csv 和 test_transaction.csv：包含交易信息，如交易ID、时间戳、交易金额、产品类型、卡片信息、地址信息、电子邮件域名、C系列匿名特征、D系列匿名特征、M系列匿名特征、V系列匿名特征等。
train_identity.csv 和 test_identity.csv：包含与交易相关的身份信息，如设备信息、浏览器信息等。
sample_submission.csv：提交文件，用于提交预测结果。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据处理和分析。数据字段众多，包括交易ID、时间戳、交易金额、产品类型、卡片信息、地址信息、电子邮件域名、匿名特征等。
来源信息：数据来源于公开的金融交易数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于金融欺诈检测、风险评估和异常检测等领域。
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、分析交易行为模式等。
行业应用：可以为金融机构、支付平台等提供数据支持，特别是在风险管理、反欺诈系统开发、用户行为分析等方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定、交易安全保障，以及优化客户服务体验。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握金融欺诈检测的理论和实践技能。
此数据集特别适合用于探索交易数据的特征，建立欺诈检测模型，帮助用户提高风险识别能力，降低金融损失。
