银行交易欺诈检测数据集BankTransactionFraudDetection-enockkipng
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 银行交易, 金融风控, 机器学习, 风险评估, 交易数据, 数据分析, 异常检测
数据概述：
该数据集包含银行交易数据，记录了客户的交易行为，并标注了交易是否为欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可以被视作一段时间内的交易快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但交易数据包含了客户和商户的邮编信息。
数据维度：数据集包括交易的各个方面，如交易时间（step）、客户信息（customer、age、gender）、地理位置（zipcodeOri、zipMerchant）、商户信息（merchant、category）、交易金额（amount）以及欺诈标识（fraud，0表示正常交易，1表示欺诈交易）。
数据格式：CSV格式，文件名为bank.csv，易于进行数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于金融风控、欺诈检测等领域的研究和实践。
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：适用于金融领域和机器学习交叉学科的研究，如欺诈行为模式分析、异常检测算法研究等。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，尤其在风险控制、欺诈预警、客户行为分析等方面。
决策支持：支持金融机构进行风险评估、优化交易安全策略，提升客户资金安全保障。
教育和培训：作为金融风控、机器学习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流程和方法。
此数据集特别适合用于探索交易数据中的欺诈特征，构建欺诈检测模型，帮助用户提高风险识别能力和预测准确性。
