客户交易欺诈识别数据集CustomerTransactionFraudDetection-mehrankazeminia
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, 机器学习, 二分类, 数据分析, 反欺诈
数据概述：
该数据集包含客户交易数据，用于识别潜在的欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的交易快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推断为客户交易行为。
数据维度：数据集包含两个主要字段：id（交易唯一标识符）和target（欺诈标签，0表示正常交易，1表示欺诈交易）。
数据格式：CSV格式，文件名为99814TPS22MAY.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于客户交易记录，经过匿名化处理，旨在保护客户隐私。
该数据集适合用于金融风控、欺诈检测、以及客户行为分析。
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、欺诈检测等领域的学术研究，例如，构建欺诈检测模型，分析欺诈行为模式。
行业应用：为金融机构提供数据支持，用于构建和优化欺诈检测系统，提高风险控制能力。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助其优化交易策略和客户服务。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解欺诈检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估欺诈检测模型，识别潜在的欺诈交易，提高金融机构的风险防控能力。
