信用卡欺诈行为分析数据集CreditCardFraudBehaviorAnalysis-sm23mtech11006
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 风险评估, 行为分析, 机器学习, 异常检测, 金融风控, 数据建模, 欺诈预测
数据概述：
该数据集包含信用卡交易行为数据，记录了与信用卡账户相关的交易信息，并标注了交易是否为欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推断为信用卡交易场景下的数据。
数据维度：数据集包含两个CSV文件，其中"Dev_data_to_be_shared.csv"和"validation_data_to_be_shared.csv"包含了多个字段，包括账户信息（account_number）以及大量交易属性（transaction_attribute_1至transaction_attribute_97等），并使用“bad_flag”字段标记交易是否为欺诈。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和建模。数据集包含了训练集和验证集，分别为"Dev_data_to_be_shared.csv"和"validation_data_to_be_shared.csv"。
来源信息：数据来源未明确标注，但提供了信用卡交易行为数据，并标注了欺诈行为，可用于欺诈检测相关研究。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测、风险评估和异常检测等领域的研究与应用。
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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如欺诈检测算法的开发与优化、异常交易行为分析等。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，尤其适用于信用卡欺诈检测系统、风险管理系统的模型训练与评估。
决策支持：支持金融机构进行风险评估、制定反欺诈策略，并优化交易安全措施。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融风控等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测方法。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易行为特征与欺诈风险之间的关系，帮助用户开发和评估欺诈检测模型，提升金融交易的安全性。
