电商交易欺诈检测数据集E-commerceTransactionFraudDetection-pa4494
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 电商, 用户行为分析, 风险评估, 机器学习, 数据挖掘, 时间序列分析, IP地址
数据概述：
该数据集包含电商交易数据，记录了用户注册、购买行为以及相关的设备、IP地址等信息，用于欺诈交易的识别与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2015年。
地理范围：数据涵盖全球范围内的用户交易，并标注了IP地址对应的国家信息。
数据维度：数据集包括用户ID、注册时间、购买时间、购买金额、设备ID、来源、浏览器、性别、年龄、IP地址、欺诈标签（0表示非欺诈，1表示欺诈）以及基于原始数据衍生出的特征，如设备使用频率、购买月份、购买星期、购买时段、注册到购买的时间差、设备所在国家数量、风险国家、快速购买等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含Fraud_data_with_country.csv、data_with_first_feature_eng.csv和Series_first_purchase.csv三个文件，便于数据分析和模型构建。其中，Fraud_data_with_country.csv包含原始交易数据，data_with_first_feature_eng.csv包含了特征工程后的数据，Series_first_purchase.csv可能用于时间序列分析，具体内容未知，可能是首次购买信息。
来源信息：数据来源于公开的电商交易数据，已进行脱敏和预处理，方便用于欺诈检测模型的训练和评估。
该数据集适合用于欺诈检测、用户行为分析和风险评估等领域的研究。
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：适用于电商欺诈检测、用户行为分析、风险建模等学术研究，例如欺诈交易模式识别、异常行为检测等。
行业应用：为电商平台、支付机构等提供数据支持，用于构建欺诈检测系统，提高交易安全性和用户体验，如实时风险评估、欺诈预警等。
决策支持：支持企业在风险管理、营销策略制定、用户画像构建等方面的决策，帮助优化运营效率和降低损失。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、风险管理等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握欺诈检测技术和方法。
此数据集特别适合用于探索用户购买行为模式与欺诈风险之间的关系，构建和评估欺诈检测模型，提高电商平台的交易安全性。
