银行交易欺诈检测数据集BankTransactionFraudDetection-tahamarbouh
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 银行交易, 风险控制, 数据分析, 机器学习, 金融风控, 交易行为, 二元分类
数据概述：
该数据集包含来自银行交易的结构化数据，记录了交易的详细信息及是否为欺诈交易的标注。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间范围，可视为静态交易快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可以推断为银行交易数据，可能涵盖多个地区。
数据维度：数据集包含多个字段，包括交易金额（amount）、用户年龄（age）、交易类别（es_barsandrestaurants, es_contents等，代表不同的消费类型）、是否为欺诈交易的标签（fraud），以及其他可能的用户行为特征。
数据格式：CSV格式，文件名为banksim_adj.csv，方便进行数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于公开的银行交易数据集，已经过预处理，包含数值型和类别型变量。
该数据集特别适合用于欺诈交易检测、风险评估和用户行为分析。
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、机器学习和数据挖掘等领域的学术研究，如欺诈检测算法的比较、异常交易模式的分析等。
行业应用：为银行、金融机构和支付平台提供数据支持，尤其在实时欺诈检测、风险评估和客户行为分析方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化风险控制策略，降低欺诈损失。
教育和培训：作为金融风控、数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解和应用欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于构建和评估欺诈检测模型，帮助用户预测和防范欺诈行为，提高金融交易的安全性。
