欺诈检测数据集FraudulentDetectionDataset-sinothmabasa
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测，金融风控，数据集，机器学习，异常检测，交易数据，风险评估，人工智能
数据概述：
该数据集包含用于欺诈检测的交易数据，记录了各种金融交易的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为一段时间内的交易记录。
地理范围：数据涵盖了多个地区和国家的交易活动。
数据维度：数据集包括交易时间、交易金额、交易类型、账户信息、商户信息、交易地点等关键变量，以及是否为欺诈交易的标签。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于金融机构的交易记录，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于金融风控、欺诈检测、异常检测和机器学习等领域，特别是在构建欺诈检测模型、评估风险等方面具有重要价值。
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、异常检测、风险评估等学术研究，如欺诈行为模式分析、新型欺诈手段识别等。
行业应用：可以为金融机构、支付平台等提供数据支持，特别是在风险管理、客户安全保障和反欺诈系统构建方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制、欺诈预警和决策制定，帮助降低欺诈损失和提升用户信任度。
教育和培训：作为金融风控、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测技术和应用。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征与规律，帮助用户实现欺诈交易的识别、风险评估和预防，为金融安全和风险管理提供数据支持。
