金融欺诈交易行为分析数据集FinancialFraudTransactionBehaviorAnalysis-jiemyisw
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, 异常检测, 风险评估, 机器学习, 数据挖掘, 金融风控
数据概述：
该数据集包含来自金融交易平台的交易数据，记录了不同类型的交易行为及其欺诈与否的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但从“step”字段推测，数据可能按时间步长进行组织。
地理范围：数据未明确地理范围，但可推断为全球范围内的金融交易活动。
数据维度：数据集包括11个字段，涵盖交易的时间步长（step）、交易类型（type）、交易金额（amount）、交易发起方账户和接收方账户信息（nameOrig, nameDest）、交易发起方和接收方账户的交易前余额和交易后余额（oldbalanceOrg, newbalanceOrig, oldbalanceDest, newbalanceDest），以及是否为欺诈交易的标签（isFraud）和是否被标记为欺诈的标签（isFlaggedFraud）。
数据格式：CSV格式，文件名为cleaned_data.csv，便于数据分析和建模。数据已进行清洗和预处理。
该数据集适用于金融欺诈检测、风险评估和异常交易行为分析等研究。
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，如基于机器学习的欺诈行为识别、交易模式分析等。
行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，尤其适用于构建欺诈检测系统、优化风险管理策略、提升用户资金安全。
决策支持：支持金融机构的风险控制决策，帮助其优化反欺诈策略，降低潜在损失。
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数据，帮助学生和研究人员理解金融欺诈的特征，掌握欺诈检测的建模方法。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式与特征，构建预测模型，从而实现对金融欺诈行为的有效识别和预防。
