比特币洗钱交易风险分析数据集BitcoinHeistTransactionRiskAnalysis-salmalidame
数据来源：互联网公开数据
标签：比特币, 区块链, 洗钱, 欺诈检测, 交易分析, 风险评估, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自比特币区块链的交易数据，记录了与潜在洗钱活动相关的比特币交易信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围主要集中在2016年至2017年。
地理范围：数据覆盖范围为全球比特币交易，未限定具体地理区域。
数据维度：数据集包含多个维度，包括交易地址（address）、交易年份（year）、交易日期（day）、交易长度（length）、交易权重（weight）、交易数量（count）、循环交易标识（looped）、邻居节点数量（neighbors）、收入（income）以及标签（label，用于标识交易是否与特定洗钱活动相关）。
数据格式：CSV格式，文件名为BitcoinHeistData.csv，便于数据分析和处理。数据经过整理和标注，其中标签字段用于区分不同类型的交易，包括与“princetonCerber”和“princetonLocky”相关的活动。
该数据集适合用于比特币交易风险评估、洗钱活动检测以及区块链安全相关的研究。
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：适用于区块链安全、金融风险管理等领域的学术研究，如洗钱行为模式识别、异常交易检测等。
行业应用：可以为金融机构和加密货币交易所提供数据支持，用于风险控制、欺诈检测和合规监管。
决策支持：支持加密货币交易平台和监管机构的决策制定，提升风险预警能力和监管效率。
教育和培训：作为金融科技、区块链技术相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解区块链交易风险。
此数据集特别适合用于探索比特币交易的异常模式和风险因素，帮助用户构建风险评估模型，提升交易安全性和合规性。
