欺诈识别数据集FraudDetectionDataset-mridulmunjal98
数据来源：互联网公开数据
标签：金融安全，欺诈检测，数据集，机器学习，数据挖掘，决策支持，风险评估，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自金融交易领域的欺诈识别数据，记录了各类交易中可能存在的欺诈行为及其特征。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，包括信用卡交易、银行转账、在线支付等多种场景。
数据维度：数据集包括交易时间、交易金额、交易类型、商户类别、客户信息、地理位置、设备信息等变量，以及是否为欺诈交易的目标标签。
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：数据来源于金融行业公开数据集，已进行匿名化和标准化处理。
该数据集适合用于金融安全、欺诈检测、风险管理等领域的研究和应用，特别是在机器学习模型训练、异常检测等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：适用于金融欺诈检测、风险评估等学术研究，如欺诈模式的识别、交易行为的异常分析等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在信用卡欺诈检测、反洗钱、交易监控等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理和策略优化，帮助制定更有效的反欺诈措施和风险控制政策。
教育和培训：作为金融安全、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、风险评估及相关技术。
此数据集特别适合用于探索金融交易中的欺诈行为模式与趋势，帮助用户实现准确的欺诈识别和风险控制，提升金融交易的安全性和效率。
