信用卡交易欺诈检测数据集CreditCardFraudDetection-araraltawil
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 交易风险, 欺诈检测, 金融风控, 机器学习, 数据分析, 异常检测, 二元分类
数据概述：
该数据集包含信用卡交易数据，记录了各种交易的详细信息，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，视作静态交易数据集使用。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含了国际交易和高风险国家相关的字段。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如“Merchant_id”（商户ID）、“Transaction date”（交易日期，但数据中为null）、“Average Amount/transaction/day”（每日平均交易额）、“Transaction_amount”（交易金额）、“Is declined”（是否被拒绝）、“Total Number of declines/day”（每日拒绝交易总数）、“isForeignTransaction”（是否为国际交易）、“isHighRiskCountry”（是否在高风险国家）、“Daily_chargeback_avg_amt”（每日平均拒付金额）、“6_month_avg_chbk_amt”（6个月平均拒付金额）、“6-month_chbk_freq”（6个月拒付频率）和“isFradulent”（是否为欺诈交易）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcardcsvpresent.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和预处理。
该数据集适合用于金融风控、欺诈检测和风险评估等领域的数据分析与建模。
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：适用于金融风险管理、欺诈检测、异常检测等领域的学术研究，如欺诈交易模式分析、风险因素识别等。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，尤其在信用卡欺诈检测、风险评估、反欺诈系统构建等方面具有实用价值。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助优化风险控制策略，降低欺诈损失。
教育和培训：作为金融风控、机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和从业者深入理解欺诈检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易中的欺诈行为规律，帮助用户建立欺诈检测模型，提高交易安全性。
