金融欺诈交易检测数据集FinancialFraudTransactionDetectionDataset-tanaygoenka
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, 异常检测, 机器学习, 数据分析, 风险评估, 银行
数据概述：
该数据集包含来自金融交易的数据，记录了大量的交易记录及其是否为欺诈交易的标识。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态交易数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但适用于全球范围内的金融欺诈检测研究。
数据维度：数据集包括账户信息（account_number）和欺诈标识（bad_flag），以及 96 个交易属性（transaction_attribute_1 至 transaction_attribute_96），这些属性可能包含了交易金额、时间、地点、交易类型等信息。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：Dev_data_to_be_shared.csv 和 validation_data_to_be_shared.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于金融欺诈检测、异常检测和风险评估等研究。
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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如欺诈交易识别、异常行为分析等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，尤其适用于构建欺诈检测系统、优化风险管理策略。
决策支持：支持金融机构的风险评估和决策制定，提升交易安全性和客户信任度。
教育和培训：作为金融风控、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式，构建和评估欺诈检测模型，从而提高金融交易的安全性。
