在线拍卖虚假竞拍行为检测数据集OnlineAuctionShillBiddingDetectionDataset-prachipalvi
数据来源：互联网公开数据
标签：虚假竞拍, 拍卖欺诈, 行为分析, 机器学习, 欺诈检测, 数据挖掘, 拍卖数据, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自在线拍卖平台的数据，记录了用户在拍卖过程中的行为特征，用于识别和检测虚假竞拍（Shill Bidding）行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于在线拍卖平台，未限定具体地理位置，具有普适性。
数据维度：数据集包括多个关键指标，如Bidder_Tendency（竞拍者倾向性）、Bidding_Ratio（竞拍比例）、Successive_Outbidding（连续出价）、Last_Bidding（最后出价）、Auction_Bids（拍卖出价次数）、Starting_Price_Average（起始价格均值）、Early_Bidding（早期出价）、Winning_Ratio（胜出比例）、Auction_Duration（拍卖持续时间）以及Class（类别标签，0代表正常竞拍，1代表虚假竞拍）。
数据格式：CSV格式，文件名为Shill_Bidding_Dataset.csv，方便数据分析和模型训练。
数据来源：数据来源于在线拍卖平台的公开数据，经过整理和标注，以用于研究和实践。
该数据集适合用于欺诈检测、行为分析、风险评估以及相关领域的学术研究和技术应用。
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：适用于在线拍卖行为分析、欺诈检测模型构建、以及机器学习算法在异常检测领域的应用研究。
行业应用：为电商平台、在线拍卖平台等提供数据支持，用于提升平台的安全性和用户体验，预防虚假竞拍行为。
决策支持：支持平台运营方进行风险评估、优化竞拍规则，并制定更有效的反欺诈策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、风险管理等课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解数据分析方法在实际问题中的应用。
此数据集特别适合用于探索虚假竞拍行为的模式和规律，帮助用户开发和优化欺诈检测模型，提高在线拍卖的公平性和透明度。
