欺诈交易检测数据集FraudTransactionDetectionDataset-narendrabariha
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测，交易数据，数据集，机器学习，金融安全，异常检测，数据挖掘，风险控制
数据概述： 该数据集包含来自金融交易系统的数据，记录了各类交易记录及其是否为欺诈交易的信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个国家的金融交易系统，主要涉及国际和国内交易。
数据维度：数据集包括交易ID、交易时间、交易金额、交易类型、交易地点、用户信息、IP地址、设备信息、历史交易行为等变量。还包括是否为欺诈交易的标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的金融交易数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于金融风险管理、欺诈检测、异常检测等领域的研究和应用，特别是在机器学习模型训练、风险评估等方面具有重要应用价值。
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、异常交易分析等学术研究，如欺诈模式的识别、风险因素的量化等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在反欺诈系统开发、交易监控和风险控制方面。
决策支持：支持金融交易的风险评估和策略优化，帮助金融机构制定科学的反欺诈措施和风险管理决策。
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、风险控制及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索金融交易中的欺诈模式与风险因素，帮助用户实现准确的欺诈检测，优化风险管理策略，提升金融系统安全性和稳定性。
