金融欺诈检测数据集FraudesBancairesSMOTETOMEK10Dataset-axeltrc
数据来源：互联网公开数据
标签：金融诈骗，数据集，机器学习，异常检测，数据平衡，信用风险，数据挖掘，风险评估
数据概述： 该数据集包含来自金融领域的欺诈检测数据，记录了银行交易中的欺诈与非欺诈案例。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确指定，推测为近年数据。
地理范围：数据可能涵盖了多个国家的银行交易，但具体地区未明确说明。
数据维度：数据集包括交易金额、交易时间、交易类型、账户信息、地理位置特征等变量，同时包含是否为欺诈的标签。数据已使用SMOTE TOMEK方法进行过采样和欠采样处理，以平衡类别分布。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于金融领域的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于金融欺诈检测、机器学习模型训练及风险评估等领域，特别是在不平衡数据处理和异常检测任务中具有重要应用价值。
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、异常检测及风险评估等研究，如欺诈模式的识别、风险因素的探索等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，特别是在反欺诈系统开发、信用风险评估等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理和欺诈预防策略的制定与优化。
教育和培训：作为金融科技、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解金融风险评估和欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索金融交易中的欺诈模式与规律，帮助用户实现高效的欺诈检测和风险评估，提升金融机构的安全性和盈利能力。
