用户行为识别欺诈数据集UserBehaviorIdentificationFraudDataset-somayyehgholami
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 用户行为, 数据分析, 风险评估, 机器学习, 行为识别, 异常检测, 安全风控
数据概述：
该数据集包含用户行为数据，记录了用户的操作记录及其对应的欺诈标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态用户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可以用于全球范围内的欺诈行为识别。
数据维度：包括“id”（用户标识符）和“target”（欺诈标签）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为OOO69691.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于用户行为记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于欺诈行为识别、异常检测和风险评估等领域。
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：适用于用户行为分析、欺诈检测、异常检测等学术研究，如基于用户行为的欺诈预测模型构建。
行业应用：为金融、电商、社交等行业提供数据支持，特别是在风险控制、安全风控、欺诈预警等方面。
决策支持：支持企业构建用户行为分析系统，优化风险管理策略。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的实训材料，帮助学生掌握欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索用户行为与欺诈行为之间的关联，帮助用户构建欺诈预测模型，提升风险管理效率。
