金融欺诈交易检测数据集FinancialFraudTransactionDetection-sriricky
数据来源：互联网公开数据
标签：金融欺诈, 交易数据, 欺诈检测, 风险控制, 数据分析, 机器学习, 异常检测, 时间序列
数据概述：
该数据集包含金融交易数据，记录了各种类型的交易行为及其是否为欺诈交易的标记。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年，具体日期信息详见数据中的“date”字段。
地理范围：数据集未明确标注地理范围，推测为全球范围内的金融交易数据。
数据维度：数据集包含以下关键字段：
typeofaction：交易类型（如现金存入等）。
sourceid：交易发起方ID。
destinationid：交易接收方ID。
amountofmoney：交易金额。
date：交易日期和时间。
isfraud：是否为欺诈交易的标记（1代表欺诈，0代表正常）。
typeoffraud：欺诈类型。
数据格式：CSV格式，文件名为MLcsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源为公开的金融交易数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于金融欺诈检测、风险评估、异常检测等领域的研究和应用。
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、欺诈行为模式分析、异常交易识别等学术研究。
行业应用：为金融机构、支付平台、银行等提供数据支持，用于构建欺诈检测模型、优化风控系统、提升交易安全性。
决策支持：支持金融机构进行风险评估、制定风险控制策略、优化资金流向管理。
教育和培训：作为金融风控、数据挖掘、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解欺诈检测原理。
此数据集特别适合用于探索金融交易中的欺诈行为模式，构建和验证欺诈检测模型，提升金融交易的安全性。
