金融交易欺诈检测训练数据集FinancialTransactionFraudDetectionTrainingDataset-bspoudel

数据来源：互联网公开数据

标签：欺诈检测, 金融风控, 机器学习, 异常检测, 交易数据, 数据建模, 风险评估, 二分类

数据概述：该数据集包含金融交易数据，记录了交易相关的各种特征，用于训练和评估金融交易欺诈检测模型。主要特征如下：时间跨度：数据未明确时间范围，可视为静态数据集用于模型训练。地理范围：数据未限定地理范围，一般适用于全球金融交易场景。数据维度：包括hour_of_day（交易发生的小时）、type_encoded（交易类型编码）、log_amount（交易金额对数）、relative_amount（相对金额）、balance_diff_orig（交易前账户余额差额）、balance_diff_dest（交易后账户余额差额）、daily_transaction_count_orig（当日交易计数）、recipient_mean_amount（收款人平均金额）、recipient_total_amount（收款人总金额）、recipient_transaction_count（收款人交易计数）、transaction_direction_incoming（交易方向-流入）、avg_old_balance_orig（交易前平均余额）、avg_new_balance_orig（交易后平均余额）、isFlaggedFraud（是否标记为欺诈）、transaction_direction_outgoing（交易方向-流出）、isFraud（是否为欺诈）等多个字段。数据格式：CSV格式，文件名为final_featured_data_for_training.csv，便于数据分析和模型训练。该数据集特别适用于金融交易欺诈检测、风险评估和异常检测等任务。

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、机器学习与异常检测交叉领域的学术研究，如欺诈行为模式识别、特征重要性分析等。行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，尤其适用于构建和优化欺诈检测系统，提升风险控制能力。决策支持：支持金融机构的风险评估、反欺诈策略制定和优化，帮助降低欺诈损失。教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风险管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握相关技术和方法。此数据集特别适合用于探索金融交易中的欺诈行为模式，构建预测模型，提升欺诈检测的准确性和效率。