金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetection-kunjrana
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, 风险评估, 支付安全
数据概述：
该数据集包含来自金融交易平台的数据，记录了不同类型的交易及其相关的欺诈标记。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内金融交易的快照。
地理范围：数据未限定具体地理区域，涵盖了全球范围内的金融交易活动。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如“step”（时间步长，单位未明）、“type”（交易类型）、“amount”（交易金额）、“nameOrig”（交易发起方）、“oldbalanceOrg”（交易发起方初始余额）、“newbalanceOrig”（交易发起方最终余额）、“nameDest”（交易接收方）、“oldbalanceDest”（交易接收方初始余额）、“newbalanceDest”（交易接收方最终余额）、“isFraud”（是否为欺诈交易，1表示是，0表示否）和“isFlaggedFraud”（是否标记为欺诈，0表示否，1表示是）。
数据格式：CSV格式，文件名为Online_Payment_Froud.csv，易于导入和分析。
来源信息：数据来源于公开的金融交易数据集，经过匿名化处理，以保护用户隐私。该数据集适合用于金融欺诈检测模型的开发与验证。
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、欺诈识别等领域的学术研究，例如，探索不同交易类型与欺诈行为之间的关系、评估不同机器学习算法在欺诈检测中的性能等。
行业应用：为金融机构、支付平台、银行等提供数据支持，用于构建欺诈检测系统、优化风险管理策略、提升支付安全水平。
决策支持：支持金融机构进行风险评估、制定反欺诈策略、优化交易流程，从而降低损失，提升客户信任度。
教育和培训：作为金融风险管理、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构建和评估欺诈检测模型，预测潜在的欺诈交易，并帮助用户实现风险最小化和安全保障。
