金融欺诈交易风险评估数据集FinancialFraudulentTransactionRiskAssessment-unknownauthor
数据来源：互联网公开数据
标签：金融风控, 欺诈检测, 交易风险, 信用卡欺诈, 风险评估, 数据分析, 机器学习, 异常检测
数据概述：
该数据集包含来自未知来源的金融交易数据，记录了与信用卡交易相关的各种指标，用于评估交易的欺诈风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态交易快照数据。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但包含了关于是否为境外交易以及是否在高风险国家进行交易的字段。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：Merchant_id（商户ID），Average_Amount（平均交易金额），Transaction_amount（交易金额），Is declined（是否被拒绝），Total Number of declines/day（当日拒绝交易总数），isForeignTransaction（是否为境外交易），isHighRiskCountry（是否在高风险国家交易），Daily_chargeback_avg_amt（每日平均拒付金额），6_month_avg_chbk_amt（6个月平均拒付金额），6-month_chbk_freq（6个月拒付频率），isFradulent（是否为欺诈交易）。
数据格式：CSV格式，文件名为presentCCFcsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源未知，可能来源于金融机构或安全研究机构，数据经过匿名化处理。
该数据集适合用于金融欺诈检测、风险评估和异常检测相关的研究。
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，例如基于机器学习的欺诈交易识别模型构建与评估。
行业应用：为金融机构、支付平台等提供数据支持，用于构建和优化风险控制系统，提升欺诈交易识别的准确性。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助其制定更有效的风险控制策略，降低欺诈损失。
教育和培训：作为金融风控、数据分析、机器学习等相关课程的实践数据集，帮助学生和研究人员理解和应用欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索不同交易特征与欺诈风险之间的关系，构建预测模型，并优化风险管理策略。
