银行交易欺诈检测数据集BankingTransactionFraudDetection-arunnithyaanandam
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 银行交易, 风险管理, 机器学习, 数据挖掘, 异常检测, 金融风控, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自银行交易的匿名化数据，记录了账户交易行为及是否为欺诈交易的标识。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态交易数据集使用。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可用于构建通用的欺诈检测模型。
数据维度：数据集包括“account_number”（账户编号），“bad_flag”（欺诈标识，0代表正常交易，1代表欺诈交易），以及 90 个“transaction_attribute_X”（交易属性）字段，这些属性可能代表交易金额、时间、地点、交易类型等信息，具体含义未知，但可用于构建预测模型。
数据格式：CSV格式，包含 Dev_data_to_be_shared.csv 和 validation_data_to_be_shared.csv 两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于欺诈交易检测、风险评估和构建机器学习模型。
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、异常检测、机器学习等领域的学术研究，如欺诈行为模式分析、新型欺诈手段识别等。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，用于构建欺诈检测系统、提升风险管理水平。
决策支持：支持金融机构的风险评估、客户信用评估和合规性管理。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析和模型构建技能。
此数据集特别适合用于探索银行交易中的欺诈模式和风险因素，帮助用户建立有效的欺诈检测模型，降低金融风险。
