欺诈检测数据集EDACISFraudDetectionDataset-ggking
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测，数据集，金融安全，机器学习，异常检测，数据分析，风险管理，网络安全
数据概述： 该数据集包含来自EDACIS项目的欺诈检测数据，记录了金融交易中的欺诈行为及相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球多个国家和地区的金融交易数据。
数据维度：数据集包括交易金额，交易时间，交易类型，用户ID，设备信息，地理位置，历史交易记录等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于EDACIS项目的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于金融安全，风险管理，机器学习等领域的研究和应用，特别是在欺诈检测，异常行为识别及模型训练中具有重要价值。
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：适用于欺诈检测，金融风险管理等学术研究，如欺诈模式的识别，风险评估模型的构建等。
行业应用：可以为金融机构，支付平台等提供数据支持，特别是在反欺诈系统开发，交易监控与异常检测方面。
决策支持：支持金融交易的风险评估和策略优化，帮助机构制定更好的反欺诈措施。
教育和培训：作为金融科技，数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测技术与风险管理方法。
此数据集特别适合用于探索金融欺诈的规律与特征，帮助用户实现高效的欺诈检测，提升金融交易的安全性，降低金融机构的风险损失。
