金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetection-glenngolds
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, 数据分析, 银行交易, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的交易数据，记录了不同类型的金融交易，并标注了交易是否为欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但根据“step”字段推测，记录了交易发生的时间序列。
地理范围：数据未标明具体地理位置，但涵盖了金融交易的典型场景。
数据维度：数据集包含11个字段，包括交易发生的时间步（step）、交易类型（type）、交易金额（amount）、交易发起方（nameOrig）、交易发起方账户余额（oldbalanceOrg, newbalanceOrig）、交易接收方（nameDest）、交易接收方账户余额（oldbalanceDest, newbalanceDest）、是否为欺诈交易（isFraud）以及是否被标记为欺诈（isFlaggedFraud）。
数据格式：CSV格式，文件名为PS_20174392719_1491204439457_log.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于金融欺诈检测、异常交易识别、风险评估等研究与应用。
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：适用于金融风控、欺诈检测、异常检测等领域的研究，如基于机器学习的欺诈行为预测、交易模式分析等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，尤其是在风险管理、反洗钱、交易监控等应用方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定，提高欺诈检测的效率和准确性。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解金融欺诈检测的原理与方法。
此数据集特别适合用于探索金融交易中的异常行为，构建欺诈检测模型，提高金融机构的风险防范能力。
