高速公路通行费欺诈检测数据集HighwayTollFraudDetectionDataset-abdelrhmantarek37
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 交通运输, 智能交通, 机器学习, 交易数据, 车辆识别, 异常检测, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自高速公路收费站的交易数据，记录了车辆通过收费站时的详细信息，用于识别潜在的Fastag欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从示例数据的时间戳来看，可能涵盖了2023年1月6日至1月7日。
地理范围：数据记录了特定高速公路收费站的交易信息，地理位置信息以坐标形式呈现。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如交易ID、时间戳、车辆类型、FastagID、收费站ID、车道类型、车辆尺寸、交易金额、实际支付金额、地理位置、车速、车牌号和欺诈标识。
数据格式：CSV格式，文件名为FastagFraudDetection.csv，便于数据分析和处理。数据经过结构化处理，字段清晰，便于进行欺诈行为的识别与分析。
来源信息：数据来源于高速公路收费站的交易记录，已进行脱敏处理和标准化，方便用于模型训练和分析。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测、交通流量分析和智能交通系统研究。
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：适用于交通运输、金融风控和机器学习等领域的研究，如欺诈行为模式识别、异常交易检测、高速公路交通流量分析等。
行业应用：为高速公路管理部门、金融机构和保险公司提供数据支持，尤其是在提高收费系统安全性、预防欺诈损失、优化交通管理等方面。
决策支持：支持相关机构制定风险管理策略、优化收费系统、提升运营效率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和风险管理课程的实训案例，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索高速公路通行费欺诈行为的规律与特征，帮助用户构建欺诈检测模型，提升风险识别能力和管理水平。
