金融欺诈检测数据集FraudBlend22WithoutKirillSubDataset-blackitten13
数据来源：互联网公开数据
标签：金融欺诈，数据集，机器学习，异常检测，数据融合，风险控制，商业智能，预测分析
数据概述： 该数据集包含来自多个来源的金融交易数据，记录了不同类型的金融交易记录，重点关注欺诈检测和异常识别。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的金融交易，包括银行，支付平台等。
数据维度：数据集包括交易金额，交易时间，交易类型，用户信息，地理位置，设备信息，历史行为等多个变量。还包括标识欺诈交易和正常交易的标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个金融机构和数据竞赛，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于金融风险控制，欺诈检测，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在异常检测，数据融合和预测分析方面具有广泛的应用价值。
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：适用于金融欺诈检测，异常行为分析等研究，如欺诈模式的识别，交易风险的评估等。
行业应用：可以为金融行业提供数据支持，特别是在反欺诈系统开发，风险评估和合规管理方面。
决策支持：支持金融风险控制和欺诈检测策略的制定，帮助金融机构制定科学的反欺诈措施。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和金融工程课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解金融数据分析，异常检测及相关技术。
此数据集特别适合用于探索金融交易中的欺诈行为与异常模式，帮助用户实现高效的欺诈检测，优化风险控制策略，提升金融系统的安全性和稳定性。
