欺诈检测信用卡交易数据集FraudOracle-CreditCardTransactionsDataset-tajamulkhan
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测，信用卡交易，数据集，机器学习，金融安全，数据分析，风险控制，反欺诈
数据概述：该数据集包含来自信用卡交易的欺诈检测数据，记录了大量信用卡交易的详细信息，适用于欺诈检测和风险管理。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2021年。
地理范围：数据涵盖了全球多个地区的信用卡交易数据，包括不同国家和地区的消费者。
数据维度：数据集包括交易ID，交易时间，交易金额，交易地点，交易类型，卡类型，用户ID，设备ID，交易结果（合法/欺诈）等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的信用卡交易记录，并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，反欺诈策略制定等技术任务中具有重要价值。
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，反欺诈策略研究，如欺诈行为模式分析，欺诈检测算法评估等。
行业应用：可以为银行，金融机构等提供数据支持，特别是在反欺诈，风险管理等方面。
决策支持：支持欺诈交易的识别与防范，风险策略优化。
教育和培训：作为金融安全，数据分析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。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易中的欺诈行为特征与模式，帮助用户实现准确的欺诈检测，优化风险管理和反欺诈策略，提高金融交易的安全性和可靠性。
