电商平台商品交易欺诈检测数据集E-commercePlatformTransactionFraudDetection-alexisgomel
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 电商, 交易数据, 机器学习, 风险控制, 数据分析, 异常检测, 虚假交易
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的交易数据，记录了商品交易的详细信息，并标注了交易是否为欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但从“PurchDate”（购买日期）字段推测为2019年至2020年。
地理范围：数据覆盖的地区包括但不限于阿姆斯特丹、罗马等，表明数据可能来源于全球范围内的电商平台。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如“RefId”（交易唯一标识）、“PurchDate”（购买日期）、“VNZIP1”（邮政编码）、“VNST”（州/省）、“MarketDate”（市场日期）、“ProductAge”（商品年龄）、“AveragePrice”（平均价格）、“TransactionPrice”（交易价格）、“ConfirmedPrice”（确认价格）、“Product”（商品描述）、“Category”（商品类别）、“Brand”（品牌）、“FullfillmentType”（发货方式）、“DeliveryCategory”（配送方式）和“Fake”（是否为欺诈交易的标签，0代表正常，1代表欺诈）。
数据格式：CSV格式，文件名为data_fakes.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的电商交易数据，已进行匿名化处理，并标注了欺诈与否。
该数据集适合用于欺诈检测、风险评估和异常检测等领域的研究。
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、交易行为分析、风险评估等领域的学术研究，如基于机器学习的欺诈检测模型构建、异常交易模式挖掘等。
行业应用：为电商平台、支付机构和金融机构提供数据支持，尤其是在实时欺诈预警、风险控制策略制定、用户信用评估等方面。
决策支持：支持企业进行风险管理决策，优化风控流程，降低欺诈损失。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和风险管理相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员了解欺诈检测的实践应用。
此数据集特别适合用于构建和评估欺诈检测模型，探索交易行为的规律，并优化风险控制策略，帮助用户提高交易安全性，降低欺诈风险。
