IEEE-CIS欺诈检测数据集IEEE-CISFraudDetectionDataset-niangmohamed
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测，数据集，机器学习，网络安全，交易分析，金融科技，异常检测，数据挖掘
数据概述： 该数据集由IEEE-CIS提供，记录了电子商务和移动支付中的交易数据，主要用于欺诈检测和异常行为分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年11月到2018年12月。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的电子商务和移动支付交易。
数据维度：数据集包括交易ID、交易时间、地理位置、设备信息、用户行为、交易金额、商品类别等多个变量。还包括标签信息，标识交易是否为欺诈交易。
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IEEE-CIS的公开竞赛数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于金融科技、网络安全及机器学习等领域，特别是在欺诈检测、异常行为识别及信用风险评估等方面具有重要的应用价值。
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：适用于欺诈检测、异常行为分析等学术研究，如欺诈交易的特征分析、异常行为模式识别等。
行业应用：可以为金融行业、电子商务等行业提供数据支持，特别是在交易监控、风险控制及反欺诈系统开发方面。
决策支持：支持金融机构和电子商务平台的欺诈检测和风险控制策略优化，帮助制定更有效的反欺诈措施。
教育和培训：作为数据科学、机器学习及网络安全课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测、异常行为识别及相关技术。
此数据集特别适合用于探索电子商务和移动支付中的欺诈行为规律与趋势，帮助用户实现有效的欺诈检测，提升交易安全性，优化风险控制策略。
