多视角电子商务欺诈检测数据集MultiperspectiveE-commerceFraudDetectionDataset-csepython
数据来源：互联网公开数据
标签：电子商务，欺诈检测，数据集，机器学习，网络安全，数据分析，消费者保护，风险控制
数据概述： 该数据集包含来自电子商务平台的多视角欺诈检测数据，记录了用户交易行为和欺诈识别信息。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：数据覆盖了多个国家和地区的电子商务平台，包括亚洲，欧洲和北美等主要市场。
数据维度：数据集包括用户交易记录，用户行为特征，设备信息，地理位置，交易金额，商品类别，历史欺诈记录，欺诈标签等变量。还包括多维度特征用于欺诈检测和风险评分。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的电子商务欺诈检测研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电子商务欺诈检测，网络安全及风险管理等领域的研究和应用，特别是在机器学习模型训练，欺诈识别及风险控制任务中具有重要价值。
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：适用于电子商务欺诈检测，用户行为分析及风险建模等学术研究，如欺诈模式识别，风险因素分析等。
行业应用：可以为电子商务平台，支付机构等提供数据支持，特别是在欺诈检测，交易监控和安全策略制定方面。
决策支持：支持电子商务平台的欺诈风险控制和策略优化，帮助商家和平台制定科学的反欺诈措施。
教育和培训：作为网络安全，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测和风险管理技术。
此数据集特别适合用于探索电子商务欺诈行为的规律与趋势，帮助用户实现准确的欺诈识别和风险控制，提升电子商务平台的安全性和用户体验。
