企业财务欺诈检测目标数据集CorporateFinancialFraudDetectionTargetDataset-tazbid
数据来源：互联网公开数据
标签：财务欺诈, 企业风险, 目标变量, 数据标注, 异常检测, 风险评估, 机器学习, 二元分类
数据概述：
该数据集包含企业财务欺诈检测的目标变量，记录了用于识别财务欺诈行为的标签数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但可用于全球范围内的财务欺诈行为研究。
数据维度：包括“id”（样本唯一标识符）和“target”（目标变量，表示是否为欺诈行为，可能为二元分类标签，如0和1）。
数据格式：CSV格式，文件名为a89212csv，便于数据分析与模型构建。
来源信息：数据来源于财务欺诈检测项目，已进行标注，用于训练和评估欺诈检测模型。
该数据集适合用于财务欺诈检测、风险评估和异常检测等相关领域的研究，以及构建二元分类模型。
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：适用于财务风险管理与机器学习交叉领域的学术研究，如欺诈行为识别、异常检测、风险预测等。
行业应用：为金融机构、审计公司和监管机构提供数据支持，尤其适用于构建欺诈检测系统、评估企业风险。
决策支持：支持企业风险管理决策和金融监管政策制定。
教育和培训：作为风险管理、数据分析和机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解财务欺诈行为。
此数据集特别适合用于构建和评估财务欺诈检测模型，并探索欺诈行为的规律与趋势，帮助用户实现风险控制和合规管理目标。
