银行交易欺诈检测数据集BankTransactionFraudDetectionDataset-codebird556
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 银行, 交易, 机器学习, 二分类, 金融风控, 数据分析, 异常检测
数据概述：
该数据集包含来自银行交易的数据，记录了交易的各项特征以及是否为欺诈交易的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集使用。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为银行交易相关的全球或特定区域数据。
数据维度：数据集包含100多个特征列(col_0到col_109)和目标变量“targets”，其中特征列可能代表交易金额、频率、时间等，"targets"列表示该笔交易是否为欺诈行为（通常以0和1表示）。
数据格式：CSV格式，文件名为fraud_detection_bank_dataset.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未明确说明，但已进行初步处理，方便直接用于建模。
该数据集适合用于银行交易欺诈检测、风险评估和数据建模等领域。
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：适用于金融风控、异常检测等领域的学术研究，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、金融机构提供数据支持，特别是在风险管理、欺诈预防、反洗钱等领域。
决策支持：支持金融机构的风险评估、模型构建和决策制定，提升欺诈检测的准确性和效率。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建欺诈检测模型，帮助用户识别潜在的欺诈交易，降低金融风险。
