金融交易欺诈检测数据集FraudTransactionswithTimestampDataset-devanisdwisutrisno
数据来源：互联网公开数据
标签：金融安全，欺诈检测，数据集，时间序列，机器学习，风险控制，数据挖掘，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自金融交易平台的欺诈交易数据，记录了交易的时间戳、交易金额、账户信息、交易类型等关键信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的金融交易，主要为线上支付、银行转账等电子交易场景。
数据维度：数据集包括交易ID、交易时间、交易金额、交易类型、账户ID、账户类型、IP地址、设备信息等变量。还包括是否为欺诈交易的标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于金融安全研究机构的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于金融欺诈检测、风险管理、机器学习模型训练等领域，特别是在异常交易识别、风险评分模型构建等方面具有重要应用价值。
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：适用于金融欺诈模式识别、风险因素分析等学术研究，如交易欺诈的规律探索、高风险账户识别等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在欺诈检测系统开发、风险控制策略制定等方面。
决策支持：支持金融交易的风险评估和反欺诈策略优化，帮助金融机构降低欺诈损失。
教育和培训：作为金融科技、风险管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测技术和风险管理方法。
此数据集特别适合用于探索金融欺诈的规律与趋势，帮助用户实现准确的欺诈检测，优化风险控制策略，提升金融交易安全性。
