金融交易欺诈检测数据集FinancialTransactionFraudDetection-haoranliang01
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, 机器学习, 风险评估, 时间序列分析, 二分类, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含金融交易数据，用于欺诈检测模型的训练与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2022年。
地理范围：数据未明确标注地理位置，可视为一般金融交易场景。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，核心数据项包括：
train.csv：包含交易ID、交易时间、客户ID、终端ID、交易金额和欺诈标签（0代表正常交易，1代表欺诈交易）。
test.csv：包含交易ID、交易时间、客户ID、终端ID、交易金额，用于测试集。
customer.csv：包含客户ID、客户相关特征，如消费金额均值、标准差、每日交易次数均值等。
terminal.csv：包含终端ID以及终端相关特征，如地理位置坐标等。
sample_submission.csv：包含交易ID和预测的欺诈标签，用于提交结果。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，但不清楚具体来源。
该数据集适合用于欺诈检测、风险评估和异常交易识别等研究。
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、机器学习和时间序列分析等领域的学术研究，如新型欺诈检测算法的开发与评估。
行业应用：为金融机构、支付平台和风险管理公司提供数据支持，用于构建欺诈检测系统、优化风险控制策略。
决策支持：支持金融机构的风险评估与管理，帮助其提升交易安全性和减少经济损失。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等相关课程的实训数据集，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索金融交易欺诈行为的模式与特征，帮助用户构建和优化欺诈检测模型，提高交易安全性和降低风险。
