欺诈交易识别实验数据集FraudulentTransactionIdentificationExperimentalDataset-ggking
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, 二分类, 机器学习, 数据分析, 金融风控, 异常检测
数据概述：
该数据集包含来自金融交易的数据，记录了交易的标识及其是否为欺诈交易的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态交易数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可用于构建通用的欺诈检测模型。
数据维度：包括 "TransactionID"（交易标识符）和 "isFraud"（欺诈标签，0代表非欺诈，1代表欺诈）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为"09468csv"，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的实验数据集，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于欺诈交易识别相关的研究和应用，特别是二分类模型的构建。
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、异常检测领域的学术研究，如欺诈交易识别算法的比较与优化、特征工程研究等。
行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，特别是在风险控制、反欺诈系统建设方面。
决策支持：支持金融机构的风险评估与管理，帮助优化交易安全策略。
教育和培训：作为机器学习、金融风控等课程的实训素材，用于学生训练模型、理解欺诈交易模式。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的识别方法，帮助用户构建高效的欺诈检测模型，提升风险防控能力。
