欺诈检测平衡数据集FraudDetectionBalancedDataset-nguyennthuhuong
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测，数据集，机器学习，金融安全，数据分析，信用评估，风险控制，网络安全
数据概述：该数据集包含来自互联网公开数据的欺诈检测数据，记录了金融交易的相关信息，特别注重数据的平衡性，以提高模型的泛化能力。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2012年到2013年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的金融交易，但具体来源不详。
数据维度：数据集包括交易ID、交易时间、金额、交易类型、用户ID、设备信息、地理位置等变量，以及标记了交易是否为欺诈的标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于互联网公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于金融安全、信用评估、风险控制等领域的研究和应用，特别是在机器学习模型训练、欺诈检测算法开发等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于金融欺诈检测、风险评估等学术研究，如欺诈行为的识别、风险因素分析等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在交易监控、欺诈预防和风险控制方面。
决策支持：支持金融机构制定更有效的欺诈检测策略，帮助识别潜在的欺诈行为，降低风险损失。
教育和培训：作为金融工程、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索金融交易中欺诈行为的规律与特征，帮助用户实现准确的欺诈检测，提高风险控制能力，保障金融系统的安全性。
