客户交易欺诈检测数据集CustomerTransactionFraudDetection-chemrovkirill
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, 客户行为分析, 机器学习, 风险评估, 数据建模, 银行
数据概述：
该数据集包含来自银行的客户交易数据，记录了客户的交易行为、客户信息以及相关的时间和报告数据，用于欺诈检测和风险评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确指出具体的时间跨度，但包含报告日期，表明数据具有时间序列特征。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但数据中包含货币代码，表明可能涉及多个国家或地区。
数据维度：
clients.csv：客户的基本信息，包括客户ID、报告期、员工数量、银行雇员状态和客户年龄。
currency_rk.csv：货币代码及其名称。
mcc_codes.csv：商户类别代码（MCC）及其描述。
report_dates.csv：报告期及其对应的日期。
sample_submit_naive.csv：一个示例提交文件，包含用户ID和预测结果。
train.csv：训练数据集，包含用户ID、目标变量（是否为欺诈交易）和时间信息。
transactions.csv：交易数据，包括用户ID、MCC代码、货币代码、交易金额和交易时间。
数据格式：CSV格式，易于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于银行的客户交易记录，经过脱敏处理，用于构建欺诈检测模型。
该数据集适合用于金融欺诈检测、风险评估、客户行为分析和数据建模等领域。
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、异常检测等方面的学术研究，如基于机器学习的欺诈交易识别、客户行为模式分析等。
行业应用：可以为银行、金融机构和支付平台提供数据支持，特别是在欺诈检测、风险管理、客户画像和个性化服务方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助优化风控策略，提高欺诈检测的准确性。
教育和培训：作为金融风控、数据挖掘、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测的原理与实践。
此数据集特别适合用于构建欺诈检测模型，分析客户交易行为，识别潜在的欺诈交易，并优化风险管理策略。
