信用卡欺诈模拟数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡交易,欺诈检测,模拟数据,交易记录,金融风险,数据分析
数据概述：
本数据集是一个模拟的信用卡交易数据集，涵盖了2019年1月1日至2020年12月31日期间的合法交易和欺诈交易记录。该数据集包含1000名客户的交易信息，涉及800家商户。数据生成基于Sparkov Data Generation工具，该工具由Brandon Harris开发。通过使用faker库和预定义的商户、客户及交易类别列表，结合不同的用户配置文件（如年龄、性别、地区等），模拟生成了具有真实分布特性的交易数据。数据特征包括交易金额、时间、地点、交易类型等，为信用卡欺诈检测提供了全面的数据支持。
数据用途概述：
该数据集适用于多个金融领域的应用场景，包括但不限于：
1. 欺诈检测模型的训练与验证，帮助识别异常交易行为。
2. 金融风险评估，分析欺诈交易的分布特征及其影响因素。
3. 交易行为分析，研究消费者行为模式及其变化趋势。
4. 金融算法的测试与优化，为开发高效的反欺诈系统提供数据支持。
5. 金融教育与培训，帮助学生和从业者理解信用卡欺诈的机制和防范措施。
6. 数据分析工具与平台的开发与测试，验证其处理复杂金融数据的能力。
通过该数据集，研究人员和从业者可以深入洞察信用卡交易的模式，提升欺诈检测的准确率，优化金融风险管理策略。
