区块链交易欺诈检测数据集BlockchainTransactionFraudDetection-artemdzhalilov
数据来源：互联网公开数据
标签：区块链, 交易数据, 欺诈检测, 异常检测, 行为分析, 加密货币, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自区块链网络的交易数据，记录了交易的详细信息，用于识别潜在的欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态交易数据快照。
地理范围：数据来源于区块链网络，覆盖范围取决于区块链的全球化特性。
数据维度：包括交易ID（txId）、交易哈希值（transaction）和交易类别（class）。
数据格式：CSV格式，包含多个tx_data_*.csv文件，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的区块链交易信息，已进行必要的结构化处理。
该数据集适合用于区块链交易欺诈检测、异常交易识别和风险评估等领域。
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：适用于区块链安全、金融风控和异常检测等领域的研究，如欺诈行为模式分析、交易风险评估等。
行业应用：可以为加密货币交易所、钱包服务商和区块链安全公司提供数据支持，用于构建欺诈检测系统和风险预警系统。
决策支持：支持金融机构和监管部门进行区块链交易的风险评估和合规性审查。
教育和培训：作为区块链技术、数据分析和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解区块链交易欺诈检测。
此数据集特别适合用于探索区块链交易的欺诈模式和异常行为，帮助用户构建有效的欺诈检测模型和提升交易安全性。
