金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetectionDataset-vishalpainjane
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 金融风控, 交易数据, 异常检测, 机器学习, 数据挖掘, 二分类, 特征工程
数据概述：
该数据集包含金融交易数据，记录了账户交易行为及是否为欺诈交易的标识。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，可用于构建静态欺诈检测模型。
地理范围：数据未限定具体地理范围，可用于构建通用的欺诈检测模型。
数据维度：数据集包含多个交易属性字段，如交易金额、账户信息、交易时间等，以及一个用于标识交易是否为欺诈的“bad_flag”字段，总共包括99个交易属性字段。
数据格式：CSV格式，包含Dev_data_to_be_shared.csv和validation_data_to_be_shared.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的金融交易数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于金融欺诈检测，异常检测等领域。
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、机器学习等领域的学术研究，如欺诈行为模式识别、异常交易检测算法的评估与优化。
行业应用：为金融机构、支付平台等提供数据支持，用于构建欺诈检测系统，提升风险管理能力。
决策支持：支持金融机构制定风险管理策略，优化交易安全措施。
教育和培训：作为数据科学、机器学习相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解金融欺诈检测的流程与方法。
此数据集特别适合用于探索金融交易数据中的欺诈模式，构建和评估欺诈检测模型，提升金融交易的安全性。
