IEEE欺诈检测数据集2019年-nguynlvithong

数据来源：互联网公开数据

标签：欺诈检测，数据集，机器学习，金融安全，数据分析，信用卡交易，风险控制，网络安全

数据概述：该数据集由IEEE提供的2019年信用卡交易数据，主要用于欺诈检测和风险识别的研究。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围从2019年1月到2019年12月。地理范围：数据涵盖了不同地区的信用卡交易，主要为全球范围内的交易记录。数据维度：数据集包括交易记录的特征变量（如交易时间、交易金额、卡号等），以及交易是否为欺诈的标签信息。共计394个特征变量。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 2019年举办的信用卡欺诈检测挑战赛，已进行标准化和清洗。该数据集适合用于金融安全、风险控制及机器学习等领域的研究和应用，特别是在欺诈检测模型训练、异常检测等方面具有重要应用价值。

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：适用于信用卡欺诈检测、网络欺诈识别等研究，如欺诈行为的特征分析、检测模型的性能评估等。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、反欺诈策略制定方面。决策支持：支持信用卡交易的风险评估和欺诈检测，帮助金融机构制定科学的风险管理策略。教育和培训：作为金融安全、数据分析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技术。此数据集特别适合用于探索信用卡交易欺诈行为的规律与特征，帮助用户实现准确的欺诈检测，提高金融机构的风险管理和反欺诈能力。