欺诈交易检测数据集FraudulentTransactionDetectionDataset-karandeepsinghsodhi
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 金融风控, 交易数据, 异常检测, 机器学习, 数据挖掘, 风险评估, 银行
数据概述：
该数据集包含金融交易数据，记录了账户交易行为，用于识别潜在的欺诈交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示具体时间范围，可视为一段时间内的交易快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可能涵盖多种交易场景。
数据维度：数据集包含多个字段，包括账户信息（account_number）、欺诈标记（bad_flag），以及大量的交易属性（transaction_attribute_1 至 transaction_attribute_100等），这些属性可能包含交易金额、时间、地点、交易类型等信息。
数据格式：CSV格式，文件名为Dev_data_to_be_shared.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源未知，但已进行结构化处理，便于后续的数据分析和建模工作。
该数据集适合用于金融风控领域的欺诈交易检测、异常行为分析以及风险评估等任务。
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：适用于金融风险管理、机器学习算法在金融领域的应用研究，如欺诈检测模型构建、异常交易识别等。
行业应用：可以为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，尤其在反欺诈系统构建、风险控制策略优化等方面具有实际价值。
决策支持：支持金融机构进行风险评估、制定风险管理策略，提升金融业务的安全性。
教育和培训：作为金融风控、机器学习、数据分析等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于训练和评估欺诈检测模型，探索不同交易属性对欺诈行为的影响，从而帮助用户优化风险管理策略，提升交易安全性。
