金融交易风险预测数据集FinancialTransactionRiskPrediction-kunaliitkgp
数据来源：互联网公开数据
标签：金融风控，交易欺诈，机器学习，二元分类，风险评估，特征工程，模型训练，数据分析
数据概述：
该数据集包含金融交易数据，记录了交易的各项特征，用于预测交易是否具有风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可用于泛金融风险评估。
数据维度：数据集包括交易ID（transaction_id）、7个数值型变量（num_var_1至num_var_7）、42个类别型变量（cat_var_1至cat_var_42），以及训练集中的目标变量（target），用于指示交易是否为高风险交易。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，脱敏了具体业务信息。
该数据集适合用于金融风险评估、欺诈检测等领域的数据分析和建模。
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：适用于金融风控、风险评估等领域的学术研究，如异常交易检测、风险因素分析等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，特别是在构建欺诈检测系统、优化风险控制策略等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，例如动态调整交易限额、优化风控模型。
教育和培训：作为机器学习和金融风控课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解风险预测模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响金融交易风险的因素，并构建预测模型，以提升风险管理的效率和准确性。
