金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetectionDataset-kakashi1509

数据来源：互联网公开数据

标签：金融交易, 欺诈检测, 风险管理, 机器学习, 异常检测, 数据分析, 银行, 交易类型

数据概述：该数据集包含来自金融交易平台的数据，记录了各类金融交易的详细信息，旨在用于欺诈行为的识别与分析。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，但包含交易步数（step），可用于模拟时间序列分析。地理范围：数据未限定具体地理范围，适用于全球范围内的金融交易欺诈研究。数据维度：数据集包括交易步数（step）、交易类型（type）、交易金额（amount）、交易发起方账户信息（Orig, oldbalOrg, newbalanceOrg）、交易接收方账户信息（Dest, OldbalanceDest, newBalanceDest）以及是否为欺诈交易的标识（isFraud）等。数据格式：CSV格式，文件名为train_dataset (2).csv，方便数据分析和建模。来源信息：数据来源于金融交易平台，已进行匿名化处理，确保数据安全。该数据集适合用于金融风险管理、欺诈检测模型构建以及异常交易行为分析。

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、机器学习和数据挖掘等领域的学术研究，如欺诈交易识别、异常检测算法评估等。行业应用：为银行、金融科技公司等提供数据支持，用于构建欺诈检测系统、优化风险管理策略。决策支持：支持金融机构进行风险评估、预防欺诈行为，从而保护客户资产安全。教育和培训：作为金融风控、数据分析等相关课程的实训素材，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构建和评估欺诈检测模型，探索不同交易特征与欺诈行为之间的关联，从而提高金融交易的安全性。