金融交易异常检测数据集-交易行为特征-时间维度

金融交易异常检测数据集-交易行为特征-时间维度 数据来源：互联网公开数据 标签：金融交易,异常检测,欺诈识别,交易行为,时间序列,风险评估,机器学习 数据概述： 本数据集旨在用于金融交易异常检测，包含了描述交易行为的关键特征。数据集的核心目标是预测一笔交易是否为异常（欺诈）交易。数据集中包含以下特征： 1. 金额（美元）：交易的金额大小，以美元为单位。 2. 时间：交易发生的时间，通常以秒为单位，表示交易发生的时间点。 3. 尝试次数：用户尝试输入交易密码的次数。 4. 输入密码耗时：用户完成交易密码输入所花费的时间（秒）。 5. 标签：预测结果，表明该笔交易是“正常”还是“异常”。

数据用途概述： 该数据集适用于构建和评估金融交易异常检测模型，用于识别潜在的欺诈行为。研究人员可以利用此数据进行机器学习模型的训练和测试，例如分类算法（逻辑回归、支持向量机、决策树等）或异常检测算法（孤立森林、One-Class SVM等）。该数据集可用于：欺诈检测系统开发、风险评估模型构建、金融交易安全研究、以及相关领域的教育和学术研究。通过分析这些特征，可以帮助金融机构更好地保护客户的资金安全，降低欺诈损失。