金融欺诈交易检测数据集FinancialFraudDetectionDataset-emmamichael101
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 金融风控, 信用卡欺诈, 交易数据, 数据分析, 机器学习, 风险评估, 二元分类
数据概述：
该数据集包含来自金融交易的数据，记录了信用卡交易的详细信息以及是否为欺诈交易的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态交易快照。
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：包括账户号码（AcountNumber）、安全码（CVV）、性别（Gender）、婚姻状况（Marital Status）、卡类型（CardType）、交易金额（Amount）和交易结果（Outcome，0代表正常交易，1代表欺诈交易）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为datasetcredit.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，保护用户隐私。
该数据集适合用于金融欺诈检测、风险评估和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于金融风控、机器学习与模式识别等领域的学术研究，如欺诈行为模式分析、异常检测算法研究等。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，尤其适用于构建信用卡欺诈检测系统、优化风险管理策略。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，提高欺诈交易的识别准确率，降低损失。
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训素材，帮助学生和研究人员了解和掌握欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于训练和评估二元分类模型，以识别欺诈交易，并探索不同特征对交易结果的影响。
