金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetectionDataset-alvarolopezbenito
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, 时间序列分析, 风险评估, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自金融交易的数据，记录了不同类型的交易活动，并标注了欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2020年11月20日到2024年5月19日。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但根据交易的性质和参与者，推测涵盖全球范围内的金融交易。
数据维度：数据集包括多种交易类型（如PAYMENT, TRANSFER, CASH_OUT, DEBIT, CASH_IN），以及交易金额、交易发起方和接收方账户信息（nameOrig, nameDest）、账户余额（oldbalanceOrg, newbalanceOrig, oldbalanceDest, newbalanceDest）、欺诈标识（isFraud）和被标记为欺诈的标识（isFlaggedFraud）、交易时间（dateTime）和商店ID（storeID）等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为finalDataSet.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理和标准化。
该数据集适合用于金融风险管理、欺诈检测和异常行为分析等领域。
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：适用于金融领域和机器学习交叉学科的研究，如欺诈检测算法的开发、交易行为模式分析、时间序列异常检测等。
行业应用：可以为金融机构、支付平台和风控公司提供数据支持，尤其适用于构建欺诈检测模型、优化风险管理系统、提升交易安全。
决策支持：支持金融机构进行风险评估、制定反欺诈策略、优化资金流向管理。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和金融风险管理课程的辅助材料，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探索金融交易中的欺诈行为模式，评估不同交易类型和账户行为与欺诈之间的关系，以及优化欺诈检测模型的性能，从而实现更有效的风险控制和资金安全保障。
