金融欺诈交易风险预测数据集FinancialFraudTransactionRiskPrediction-vedantkorade
数据来源：互联网公开数据
标签：金融风控, 欺诈检测, 交易数据, 风险评估, 机器学习, 数据建模, 异常检测, 银行
数据概述：
该数据集包含来自金融交易的数据，记录了账户交易行为及是否为欺诈交易的标识。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一个静态的交易数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从交易属性推测可能来自全球范围。
数据维度：数据集包含“account_number”（账户编号），“bad_flag”（欺诈标识，可能为0或1），以及79个“transaction_attribute_X”形式的交易属性，这些属性可能涵盖交易金额、时间、地点、类型等信息。
数据格式：CSV格式，包含Dev_data_to_be_shared.csv和validation_data_to_be_shared.csv两个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源未明确，但从字段名称推测，可能来自于银行或金融机构的交易记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于金融风险评估、欺诈检测等相关领域的数据建模和机器学习应用。
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、异常检测、风险评估等领域的学术研究，例如欺诈行为模式分析、风险因子识别等。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，特别是在构建欺诈检测系统、优化风险管理策略等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，提高欺诈交易的识别效率，降低潜在损失。
教育和培训：作为金融风控、数据挖掘、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握相关技术。
此数据集特别适合用于探索交易属性与欺诈风险之间的关系，帮助用户构建高效的欺诈检测模型，提升金融交易的安全性。
