金融欺诈交易行为检测数据集FinancialFraudTransactionBehaviorDetection-resnicksingh
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, 数据挖掘, 风险评估, 行为分析
数据概述：
该数据集包含金融交易数据，记录了账户交易行为及欺诈标记。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的交易快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推断为全球范围内的金融交易行为。
数据维度：数据集包含账户编号（account_number）以及大量交易属性（transaction_attribute_1至transaction_attribute_98），并附有欺诈标记（bad_flag），用于区分正常交易和欺诈交易。
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，便于数据导入、清洗与分析。
来源信息：数据来源未明确，但根据数据内容推测，可能来自于金融机构的交易记录或相关研究项目。数据已进行匿名化处理，并可能经过了预处理和清洗。
该数据集适合用于金融欺诈行为的研究与建模，以及构建欺诈检测模型。
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、风险管理领域的学术研究，如欺诈行为模式识别、异常交易检测算法研究等。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，用于构建和优化欺诈检测系统，降低金融风险。
决策支持：支持金融机构的风险评估和决策制定，提升风险管理效率。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测方法。
此数据集特别适合用于探索金融交易行为的规律，构建欺诈预测模型，提升金融风险管理水平。
