金融欺诈交易行为分析数据集FinancialFraudTransactionBehaviorAnalysis-viratchauhan
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 金融风控, 交易数据, 异常检测, 二分类, 机器学习, 银行, 支付
数据概述：
该数据集包含来自金融交易的数据，记录了不同类型的交易行为及其是否为欺诈的标识。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确时间范围，但“step”字段可能代表时间步长或交易发生的时间顺序。
地理范围：数据集未明确地理范围，但可推测为全球范围内的金融交易数据。
数据维度：数据集包括11个字段，涵盖交易类型、交易金额、交易发起方和接收方账户信息、交易前后账户余额、欺诈标识以及是否被标记为欺诈等。
数据格式：CSV格式，文件名为Fraud.csv，便于数据分析和建模。数据已进行匿名化处理，账户信息以C和M开头，并附有唯一标识符。
来源信息：数据可能来源于金融机构或支付平台，用于欺诈检测和风险控制。
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、欺诈检测和异常交易行为分析的学术研究。
行业应用：为银行、支付机构等金融行业提供数据支持，尤其适用于构建欺诈检测模型、优化风控策略。
决策支持：支持金融机构的风险评估、反欺诈策略制定和实时交易监控。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入了解欺诈交易的特征和识别方法。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式，构建欺诈检测模型，提升交易安全性和风险管理水平。
