金融交易欺诈识别训练数据集Shift-CFTNewTrainDataset-nikolaimakarov
数据来源：互联网公开数据
标签：金融科技，欺诈检测，数据集，机器学习，风险控制，信贷分析，反欺诈，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含来自金融交易领域的训练数据，记录了交易相关的特征和欺诈标签，适用于欺诈识别模型的训练和验证。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的金融交易，主要涵盖线上支付，银行转账等场景。
数据维度：数据集包括交易金额，交易时间，用户特征，设备信息，地理位置，历史行为等变量，以及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：数据来源于金融科技公司的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于金融风险的欺诈检测，机器学习模型训练，反欺诈策略制定等领域的应用，尤其在深度学习，异常检测技术任务中具有重要应用价值。
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：适用于金融欺诈检测，交易行为分析等学术研究，如欺诈模式的识别，风险因素的量化分析等。
行业应用：可以为金融行业提供数据支持，特别是在反欺诈系统开发，风险控制策略制定等方面。
决策支持：支持金融机构的欺诈识别和风险控制，帮助制定更有效的反欺诈策略和信贷审批标准。
教育和培训：作为金融科技，数据挖掘及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测技术与方法。
此数据集特别适合用于探索金融交易中的欺诈模式与规律，帮助用户实现准确的欺诈识别，优化风险控制体系，提升金融交易的安全性。
