金融欺诈检测数据集FinancialFraudDetectionDataset-iwanahbilfaqih
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 金融风控, 异常检测, 机器学习, 数据分析, 风险评估, 结构化数据, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自金融交易的数据，记录了与金融欺诈相关的交易信息和标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态交易数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但数据结构和特征通用，适用于全球金融欺诈检测场景。
数据维度：数据集包含多个数据项，包括但不限于：交易标识、交易额、交易时间、用户相关数据、交易相关数据、以及表明交易是否为欺诈的标签。
数据格式：CSV格式，文件名为d*.csv，数据结构类似，包含多个数值型特征和表示欺诈与否的标签。
来源信息：数据来源可能为公开的金融交易数据集或模拟生成的数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于金融欺诈检测、异常交易识别和风险评估等领域。
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、机器学习与数据挖掘等领域的学术研究，如欺诈行为模式分析、异常交易检测算法评估等。
行业应用：可以为金融机构、支付平台和风控公司提供数据支持，特别是在构建欺诈检测模型、优化风险管理策略等方面。
决策支持：支持金融机构和监管机构的风险评估与合规性审查，助力提升金融系统的安全性和稳定性。
教育和培训：作为金融风控、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解欺诈检测的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索欺诈行为的特征和规律，并构建基于机器学习的欺诈检测模型，以提高识别准确率和降低欺诈损失。
