支付欺诈检测交易数据集PaymentFraudDetectionTransactionDataset-shreyauniyal19
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 支付安全, 交易数据, 机器学习, 风险评估, 数据分析, 电商, 金融风控
数据概述：
该数据集包含来自电商交易平台的支付交易数据，记录了大量的交易行为及其相关信息，旨在用于欺诈检测模型的构建与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖一段时间内的交易记录，具体时间范围未在文件名中明确，需根据“TransactionDT”字段进行推断。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但可推断为电商交易相关的全球或多地区交易数据。
数据维度：数据集包含多个文件，主要数据项包括：
train_transaction.csv 和 test_transaction.csv：包含交易的基本信息，如交易ID、时间戳、交易金额、产品类型、卡信息、地址信息、邮件域名信息、以及一系列匿名化的特征（C、D、M、V字段）。
train_identity.csv 和 test_identity.csv：包含与交易相关的身份信息，如设备信息、浏览器信息等。
sample_submission.csv：提交格式的样例。
数据格式：数据集以CSV格式提供，方便数据分析与机器学习应用。
来源信息：数据集来源于公开的竞赛或研究，原始数据经过匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于欺诈检测模型的构建，风险评估，以及对电商支付行为的深入分析。
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：适用于金融风控、欺诈检测、异常检测等领域的学术研究，如新型欺诈手段识别、风险评估模型优化等。
行业应用：为电商平台、支付机构等提供数据支持，尤其在提升支付安全、减少欺诈损失、优化风控策略等方面具有重要价值。
决策支持：支持金融机构和电商平台进行风险管理决策，如调整风控规则、优化交易流程等。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测的原理与实践。
此数据集特别适合用于探索欺诈行为的模式与特征，构建和优化欺诈检测模型，以提高交易安全性，降低潜在风险。
