合成金融数据集用于欺诈检测SyntheticFinancialDatasetforFraudDetection-paulosabinoreis
数据来源：互联网公开数据
标签：金融，欺诈检测，数据集，机器学习，网络安全，数据挖掘，异常检测，信用风险
数据概述： 该数据集包含合成的金融交易数据，专门用于欺诈检测和反欺诈研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2020年。
地理范围：数据涵盖了多个虚拟金融交易场景，模拟了全球范围内的交易环境。
数据维度：数据集包括交易ID、交易时间、交易金额、发送方信息、接收方信息、交易类型、设备信息、地理位置等变量。还包括标签变量，标识交易是否为欺诈。
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：数据来源于公开的金融欺诈研究项目，已进行合成生成和标准化处理。
该数据集适合用于金融欺诈检测、异常交易识别、机器学习模型训练等领域，特别是在构建和评估欺诈检测算法方面具有重要价值。
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：适用于金融欺诈检测、异常交易识别等学术研究，如欺诈模式识别、风险因素分析等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在风险控制、反欺诈策略制定和合规性检查方面。
决策支持：支持金融交易的风险评估和欺诈检测，帮助金融机构制定科学的反欺诈策略和风险控制措施。
教育和培训：作为金融工程、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反欺诈技术。
此数据集特别适合用于探索金融交易中的欺诈模式与异常行为，帮助用户实现准确的欺诈检测，优化风险管理和反欺诈策略，提高金融交易的安全性和可信度。
