用户交易欺诈风险预测数据集UserTransactionFraudRiskPrediction-markdjadchenko
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 用户行为分析, 交易数据, 风险评估, 机器学习, 特征工程, 数据建模, 异常检测
数据概述：
该数据集包含用户交易数据，记录了用户交易行为相关的多种特征，用于构建欺诈风险预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注具体时间范围，但包含了时间序列相关的计算特征，推测数据可能涵盖一段时间内的交易记录。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可以用于构建通用的欺诈风险预测模型。
数据维度：数据集包含多个特征，涵盖用户、交易和时间等多维度信息。主要字段包括：user_id（用户ID），target（欺诈标签，表明该笔交易是否为欺诈），customer_age（用户年龄），report（报告），employee_count_nm_x（员工数量），main_65_84_x (主要特征)，percent_last_10_mult_trans_amount_age_interaction_x（过去10笔交易金额与年龄的交互特征百分比）等，以及其他经过特征工程处理后的衍生特征。
数据格式：CSV格式，文件名为final_data_full.csv，方便进行数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行特征工程处理，包括统计、聚合、时间序列分析等，旨在增强模型的预测能力。
该数据集适合用于欺诈风险预测、用户行为分析和异常检测等领域的研究。
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、欺诈检测领域的学术研究，如新型欺诈手段识别、风险评估模型优化等。
行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，特别是在风险控制、反欺诈系统构建、交易安全保障等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，辅助制定风险控制策略，降低欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘课程的实训案例，帮助学生理解欺诈检测的原理和技术。
此数据集特别适合用于探索用户交易行为与欺诈风险之间的关联，构建和优化欺诈检测模型，提高模型的预测准确率和实用性。
