金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetection-daoudakouami
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 金融交易, 异常检测, 风险控制, 数据分析, 机器学习, 交易数据, 标签数据
数据概述：
该数据集包含金融交易数据，记录了各类交易的详细信息，并标注了交易是否为欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，可用于构建静态欺诈检测模型。
地理范围：数据未限定地理范围，可用于构建通用的欺诈检测模型。
数据维度：包括交易ID（ID_transaction）、交易金额（Montant）、交易日期（Date）、源账户（Compte Source）、目标账户（Compte destination）、交易描述（Description）以及是否为欺诈交易的标签（Est_Frauduleux）等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为nom_du_fichier.csv，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于金融交易记录，已进行脱敏处理，并标注了欺诈交易。该数据集适合用于金融风险管理和欺诈检测相关的研究与应用。
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：适用于金融风险管理、异常检测、机器学习领域的学术研究，如欺诈交易识别、风险评估模型构建等。
行业应用：为金融机构提供欺诈检测模型训练数据，用于提升风控系统的准确性和效率。
决策支持：支持金融机构进行风险评估、欺诈预警、交易监控等决策。
教育和培训：作为金融风控、数据分析、机器学习等课程的实训材料，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金融交易欺诈行为的模式和特征，帮助用户构建高效的欺诈检测模型，降低金融风险。
