电商交易欺诈检测数据集E-commerceTransactionFraudDetectionDataset-deliciafedeleboria

数据来源：互联网公开数据

标签：欺诈检测, 电商交易, 风险评估, 机器学习, 交易数据, 数据分析, 欺诈行为, 特征工程

数据概述：该数据集包含来自电商平台的交易数据，用于构建欺诈检测模型，旨在识别潜在的欺诈交易行为。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的交易快照。地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据邮箱域名等特征，推测涵盖全球范围内的用户。数据维度：数据集包括交易相关的多种特征，如买家和卖家邮箱域名、商品类别（ProductCD_C, ProductCD_H, ProductCD_R, ProductCD_S, ProductCD_W）等，以及针对买家邮箱域名（P_emaildomain_）和卖家邮箱域名（R_emaildomain_）的二元特征，这些特征代表了特定邮箱域名的出现与否，方便进行欺诈风险评估。数据格式：数据集包含CSV和Parquet两种格式，其中transacciones_s5.csv和transacciones_us5.csv为CSV格式，transactions.parquet为Parquet格式，方便用户根据实际需求选择合适的数据处理方式。数据已进行初步处理，特征工程可能已完成，可以直接用于模型训练。来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未明确标注。该数据集适合用于欺诈检测模型的训练和评估，以及风险评估和行为分析研究。

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：适用于金融风控、欺诈检测和用户行为分析等领域的研究，例如，研究不同邮箱域名与欺诈行为之间的关联性，构建更有效的欺诈检测模型。行业应用：为电商平台、支付机构和金融机构提供数据支持，用于提升欺诈检测的准确性和效率，保护用户资金安全。决策支持：支持风险管理部门制定更精准的风险控制策略，提高风险预警能力，降低欺诈造成的损失。教育和培训：作为机器学习、数据挖掘和风险管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解欺诈检测的原理和方法，进行实战演练。此数据集特别适合用于探索交易数据中的欺诈模式，构建和优化欺诈检测模型，提高对欺诈行为的识别能力，从而实现风险控制和安全保障。