信用卡欺诈行为分析数据集CreditCardFraudBehaviorAnalysisDataset-weirdanalyst
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, 金融风控, 异常检测, 数据建模, 交易数据
数据概述：
该数据集包含信用卡交易数据，记录了与信用卡行为相关的交易信息及欺诈与否的标记。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但可用于静态行为模式分析。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于全球范围内的信用卡欺诈行为分析。
数据维度：数据集包括账户信息、欺诈标记（bad_flag）以及大量交易属性（transaction_attribute_1至transaction_attribute_97等）。
数据格式：提供CSV格式文件，包含Dev_data_to_be_shared.csv和validation_data_to_be_shared.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，用于信用卡欺诈行为研究。已进行数据清洗和预处理，以方便后续分析。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测、风险评估和行为模式分析等领域。
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：适用于金融风控、异常检测等领域的学术研究，如欺诈行为模式识别、风险预测模型构建等。
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、风险管理、客户行为分析等。
决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定和优化，帮助提升欺诈交易的识别准确率和降低损失。
教育和培训：作为金融风控、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解信用卡欺诈行为。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易数据的异常模式，帮助用户实现欺诈交易的精准识别和风险控制能力的提升。
