信用卡交易欺诈检测数据集CreditCardTransactionFraudDetectionDataset-trloc145
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 交易数据, 机器学习, 金融风控, 数据分析, 时间序列, 风险评估
数据概述：
该数据集包含信用卡交易数据，记录了交易发生的时间、金额、商户信息、交易类别、持卡人个人信息等，并标注了交易是否为欺诈。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年，具体时间跨度未在数据中明确，但包含了交易的日期和时间信息。
地理范围：数据涵盖了不同州和城市，表明其地理范围覆盖了美国地区。
数据维度：数据集包含多个字段，如交易时间（trans_date_trans_time）、信用卡号（cc_num）、商户（merchant）、交易类别（category）、交易金额（amt）、持卡人姓名（first, last）、性别（gender）、地址（street, city, state, zip）、地理位置（lat, long）、人口统计信息（city_pop）、职业（job）、出生日期（dob）、交易编号（trans_num）、Unix时间戳（unix_time）、商户地理位置（merch_lat, merch_long）以及欺诈标识（is_fraud）等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含trainData.csv和dataset.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于欺诈检测模型构建、风险评估、交易行为分析等。
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、机器学习与数据挖掘领域的学术研究，如欺诈交易模式识别、异常检测、时间序列分析等。
行业应用：为金融机构、支付平台和安全公司提供数据支持，尤其在信用卡欺诈检测、风险管理、反洗钱等方面具有实用价值。
决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定、欺诈预警系统开发，以及客户信用评估。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习和风险管理课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测模型。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易欺诈的规律与特征，帮助用户构建和优化欺诈检测模型，提高交易安全性和风险管理水平。
