金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetection-liyaqiu
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 金融交易, 风险控制, 机器学习, 二分类, 数据分析, 交易安全, 异常检测
数据概述：
该数据集包含金融交易数据，记录了交易的标识符及其是否为欺诈交易的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，适用于全球金融交易欺诈检测场景。
数据维度：数据集包含两个关键字段：“TransactionID”（交易标识符）和“isFraud”（欺诈标签，0代表正常交易，1代表欺诈交易）。
数据格式：CSV格式，文件名为submission_bm2_09404.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开金融交易数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于金融欺诈检测相关的研究和应用。
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：适用于金融风控、异常检测、二分类模型等研究，如探索欺诈交易的模式和特征。
行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，用于构建欺诈检测系统，提高交易安全性。
决策支持：支持风险管理部门进行风险评估和决策，优化风控策略。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解欺诈检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于训练机器学习模型，以识别欺诈交易，提升金融交易的安全性。
