欺诈交易风险预测数据集FraudulentTransactionRiskPrediction-hun9ry
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 交易数据, 风险评估, 机器学习, 时间序列分析, 数据挖掘, 风险建模, 异常检测
数据概述：
该数据集包含来自金融交易的数据，记录了可能存在欺诈行为的交易记录。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2022年。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可能来源于全球范围内的交易活动。
数据维度：数据集包含多个字段，包括交易ID（id）、欺诈标签（label）、时间戳（time_1, time_2）、类别特征（cat_1 - cat_12）、日期特征（date_1 - date_4, dob）、文本描述（mer_des）、费率信息（mul_rate）、交易金额（value）、用户属性（sex, address, location_id, job, job_detail）、商户信息（mer_id, mer_cat_7, trans_location, trans_currency）、交易频率（num_trans_last_month）、评论相关信息（num_date_review, review_value）以及大量未知变量（unknown_var_1 - unknown_var_19）。
数据格式：数据以CSV和XLSX格式提供，其中train_attacker_2022.csv包含训练数据，prediction_sample_attacker_2022.xlsx 提供了预测样本，test_attacker_2022.xlsx 包含测试数据，方便用户进行模型训练、预测和评估。数据已进行初步的结构化处理，但可能需要进一步的数据清洗和特征工程。
来源信息：数据来源于公开的金融交易记录，用于欺诈检测和风险预测相关的研究与应用。该数据集适合用于欺诈检测、风险评估和异常检测等任务。
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、异常检测等领域的研究，如基于机器学习的欺诈行为识别、风险评分模型构建、交易行为模式分析等。
行业应用：可以为金融机构、支付平台、电商平台等提供数据支持，尤其是在实时欺诈预警、风险管理、用户信用评估等方面。
决策支持：支持风险管理部门制定更精准的风险控制策略，优化交易安全措施，降低欺诈损失。
教育和培训：作为金融风控、机器学习、数据挖掘等课程的实践素材，帮助学生和研究人员理解欺诈检测的流程和方法。
此数据集特别适合用于构建欺诈检测模型，探索欺诈行为的规律，并优化风险管理策略，从而提高交易安全性。
