支付交易数据分析数据集PaymentTransactionDataAnalysis-evertonamaral
数据来源：互联网公开数据
标签：支付交易, 金融科技, 数据分析, 交易数据, 风险管理, 市场分析, 机器学习, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自社交平台Facebook的支付交易数据，记录了与支付相关的各种交易信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，需根据具体文件内容推断。
地理范围：数据可能涵盖全球范围内的支付交易。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件包含多种交易相关的字段，如ch、transaction_type、cielo_payment_id、fb_payment_id、transaction_time、transaction_currency、total_transaction_amount、credential_id、payment_method、payment_method_subtype、tax_amount、mdr、tax_on_mdr、merchant_available_amount、merchant_hold_amount、presettlement_amount、settlement_amount、partner_revshare、fb_revshare、chargeback_fee、settlement_id、product、country、merchant_account_id、external_merchant_account_id、action_id、original_action_id、partner_payment_action_id、cdCollaborator、dt_partition等。
数据格式：数据主要以CSV格式提供，并包含其他类型的文件，如.sh、.sql、.txt、.prc、.xml、.iml、.properties、.parquet、.java等，方便不同分析和处理需求。
来源信息：数据来源于社交平台Facebook的支付交易数据，可能经过了处理和清洗。
该数据集适合用于金融科技、支付风险管理、市场分析等领域的数据分析和建模。
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：适用于金融科技、支付系统、风险管理等领域的学术研究，如交易行为分析、欺诈检测、用户画像构建等。
行业应用：可以为支付行业、金融机构、电商平台等提供数据支持，特别是在风险控制、市场营销、用户体验优化等方面。
决策支持：支持支付行业的风险控制、市场策略制定、产品优化等决策制定。
教育和培训：作为金融科技、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解支付交易数据分析。
此数据集特别适合用于探索支付交易的规律与趋势，帮助用户实现风险控制、市场预测等目标。
