零售欺诈检测交易数据集RetailFraudDetectionTransactionDataset-crypter70
数据来源：互联网公开数据
标签：零售, 欺诈检测, 交易数据, 风险管理, 数据分析, 机器学习, 异常检测, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自零售交易的数据，记录了交易行为的各项指标，用于识别潜在的欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间内的交易快照。
地理范围：数据来源未明确，可用于模拟全球零售交易环境。
数据维度：包括trustLevel（信任等级）、totalScanTimeInSeconds（总扫描时间）、grandTotal（总金额）、lineItemVoids（作废商品行数）、scansWithoutRegistration（未注册扫描次数）、quantityModifications（数量修改次数）、scannedLineItemsPerSecond（每秒扫描商品行数）、valuePerSecond（每秒交易额）、lineItemVoidsPerPosition（每个商品行作废比例）和fraud（欺诈标识，0表示非欺诈，1表示欺诈）等指标。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于欺诈检测、风险评估和行为分析等领域的学术研究和技术应用。
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：适用于零售欺诈检测、异常交易识别、用户行为分析等研究。
行业应用：为零售行业提供数据支持，尤其在风险管理、反欺诈系统、交易安全等方面。
决策支持：支持零售企业优化交易流程、提高风险控制能力，以及制定更有效的营销策略。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、风险管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测方法。
此数据集特别适合用于探索交易行为特征与欺诈风险之间的关系，帮助用户构建欺诈检测模型、提升风险预警能力和优化交易安全。
