电力欺诈检测数据集ElectricityFraudDetectionDataset-omardrhorhi

数据来源：互联网公开数据

标签：电力行业，欺诈检测，数据集，数据分析，机器学习，商业智能，异常检测，能源管理

数据概述：该数据集包含来自电力行业的交易数据，记录了电力使用和计费信息，主要用于检测和识别潜在的电力欺诈行为。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。地理范围：数据覆盖了多个城市的电力用户，包括居民、商业和工业用户。数据维度：数据集包括用户ID、用电量、用电时长、计费金额、缴费记录、异常标志等变量，涵盖用户的基本信息和用电行为数据。数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。来源信息：数据来源于电力公司的公开报告和学术研究，已进行标准化和清洗。该数据集适合用于电力行业的欺诈检测、异常分析、商业智能等领域，特别是在机器学习模型训练、异常检测技术任务中具有重要应用价值。

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：适用于电力欺诈检测、异常行为分析等研究，如用户用电模式分析、欺诈手段识别等。行业应用：可以为电力公司提供数据支持，特别是在反欺诈管理、用户行为分析方面。决策支持：支持电力公司的反欺诈策略制定和风险控制，帮助制定科学的用电监控和异常检测机制。教育和培训：作为数据科学、机器学习及人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解异常检测和欺诈识别技术。

此数据集特别适合用于探索电力欺诈行为的特征与规律，帮助用户实现精准的欺诈检测，优化电力公司的反欺诈策略，提升电力系统的安全和稳定性。