金融欺诈检测数据集FraudDetectionDataset-esratepebasi
数据来源：互联网公开数据
标签：金融安全，欺诈检测，数据集，机器学习，数据分析，风险管理，信用评估，人工智能
数据概述：该数据集包含来自金融行业的数据，记录了交易记录及欺诈行为的相关信息。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：数据覆盖了全球多个国家和地区的金融交易，主要是信用卡支付、银行转账等交易类型。
数据维度：数据集包括交易时间、交易金额、交易地点、用户信息、设备信息、IP地址、历史交易记录、欺诈标签等变量。还包括交易行为特征和风险因素。
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：数据来源于金融行业的公开资料和学术研究，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、信用评估等领域的研究和应用，特别是在机器学习模型训练、异常检测等方面具有重要价值。
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、风险管理、信用评估等学术研究，如欺诈模式的识别、风险因素分析等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在信用卡欺诈检测、反洗钱、贷款审批等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理和信用决策，帮助制定科学的反欺诈策略和风险控制措施。
教育和培训：作为金融工程、数据科学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金融欺诈检测和风险管理技术。
此数据集特别适合用于探索金融交易中的欺诈行为规律与趋势，帮助用户实现准确的欺诈检测，优化风险管理策略，提高金融交易的安全性。
