用户交易欺诈检测数据集UserTransactionFraudDetection-marzulisuhada
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测，用户行为，IP地址，交易数据，机器学习，风险评估，二分类，风控
数据概述：
该数据集包含来自在线交易平台的用户交易数据，用于欺诈行为的识别与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可以视为静态数据，用于训练和测试欺诈检测模型。
地理范围：数据包含IP地址与国家/地区映射信息，推测交易活动涉及全球范围。
数据维度：
train.csv: 包含用户ID、注册时间、购买时间、购买总价、设备ID、来源、浏览器、性别、年龄、IP地址和欺诈标识（fraud，0表示非欺诈，1表示欺诈）等关键字段。
test.csv: 包含与train.csv相似的字段，但不包含欺诈标识，用于模型预测。
ip_address_mapping.csv: 包含IP地址的起止范围与对应的国家信息，用于IP地址地理位置分析。
sample_submission.csv: 包含用户ID和欺诈预测结果，用于提交模型预测结果。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，便于数据导入、处理与分析。
来源信息：数据来源于公开的在线交易平台，经过匿名化处理，并提供了用于训练和测试的数据集。
该数据集适合用于欺诈检测、用户行为分析和风险评估等领域。
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、用户行为分析等领域的学术研究，如基于机器学习的欺诈模型构建、IP地址与欺诈行为关联分析等。
行业应用：为金融、电商等行业提供数据支持，尤其适用于风险控制、反欺诈系统开发、用户信用评估等。
决策支持：支持企业制定更有效的风险管理策略，优化交易安全流程，提升用户信任度。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘和风险管理课程的实训材料，帮助学生理解欺诈检测模型的构建与应用。
此数据集特别适合用于构建欺诈预测模型，分析用户交易行为与欺诈风险之间的关系，从而提升欺诈识别的准确率和效率。
