金融欺诈检测数据集FinancialFraudDetectionDataset-utkarsh1516
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 金融风控, 机器学习, 风险评估, 数据分析, 异常检测, 二分类, 交易数据
数据概述：
该数据集包含来自金融交易的数据，记录了可能涉及欺诈行为的交易记录。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确包含时间戳，可视为静态交易数据。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可用于构建通用的欺诈检测模型。
数据维度：数据集包含多个匿名特征列（Column0, Column1, Column2, Column7, Column10, Column11, Column12, Column13, Column16, Column17, Column18, Column19, Column20, Column21）以及目标变量“target”，用于指示交易是否为欺诈行为。
数据格式：CSV格式，文件名为data-full-18.csv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于公开数据，提供了金融交易的结构化数据，用于欺诈行为的识别与分析。
该数据集适合用于金融风控领域的欺诈检测模型构建与评估。
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：适用于金融风险管理、异常检测等研究，可用于探索欺诈行为的模式识别。
行业应用：为金融机构提供数据支持，用于构建和优化欺诈检测系统，降低欺诈损失。
决策支持：支持金融机构的风险评估与管理，优化交易策略。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训案例，帮助学生理解欺诈检测原理。
此数据集特别适合用于构建二分类模型，预测交易是否为欺诈行为，并评估不同模型的性能。
