支付系统欺诈检测交易数据集2023-kornilovag94

支付系统欺诈检测交易数据集2023-kornilovag94 数据来源：互联网公开数据 标签：欺诈检测,支付系统,交易数据,网络安全,金融安全,数据挖掘,机器学习,安全分析,金融交易,反欺诈

数据概述： 本数据集包含630万笔交易记录，每笔交易记录包含10个特征。该数据集为合成数据，旨在模拟真实的支付系统交易数据，用于欺诈检测研究和系统开发。数据集涵盖了各类交易信息，通过分析特定特征，可以识别潜在的欺诈行为。

数据包含的10个特征包括但不限于：交易金额、交易时间、交易地点、商户类别、支付方式、用户账户信息、设备信息等。每个特征在检测欺诈行为中都扮演着重要角色，有助于模型的训练和优化。

数据用途概述： 该数据集适用于欺诈检测算法的研发、支付系统安全评估、金融风险控制等多个场景。研究人员和开发人员可以利用此数据集来训练和测试反欺诈模型，以提高系统的检测准确性和响应速度；金融机构可以借助该数据集优化其欺诈预防策略，降低金融风险；教育机构可以将此数据集用于教学目的，帮助学生理解欺诈检测的基本原理和应用方法。