电商订单欺诈检测数据集E-commerceOrderFraudDetectionDataset-posamokshith
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 电商, 订单分析, 机器学习, 风险评估, 数据挖掘, 异常检测, 订单分类
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的订单交易数据，记录了订单的详细信息，用于识别潜在的欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2014年5月的订单交易信息。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但包含城市、邮编等地址信息，可用于地域性分析。
数据维度：数据集包含多个维度，包括订单ID、商品ID、数量、售价、订单日期、配送类型、用户ID、用户注册日期、地址ID、城市、邮编、电话、商品类别、折扣、用户历史购买行为统计（如14天、28天、56天内的购买次数），以及不同商品类别的购买次数统计，并最终标记了订单是否为欺诈（label）。
数据格式：CSV格式，文件名为Fraud_order_Classifier.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于电商平台交易数据，已进行匿名化处理，并对部分字段进行了聚合统计。
该数据集适合用于欺诈检测、风险评估、用户行为分析等领域的研究和应用。
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：适用于电商欺诈检测、异常检测、用户行为分析等方面的学术研究，如欺诈订单识别模型的构建与评估、用户购买行为模式分析等。
行业应用：可以为电商平台、支付机构等提供数据支持，尤其在提升风控能力、降低欺诈损失、优化用户体验等方面具有重要价值。
决策支持：支持电商平台制定更有效的风控策略，优化订单审核流程，提高资金安全性和用户信任度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、风控管理等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索订单交易数据中的欺诈模式，构建欺诈预测模型，并优化风险管理策略，从而提升电商平台的安全性和盈利能力。
