银行欺诈检测数据集FraudDetectioninBankDataset-olamilekan011
数据来源：互联网公开数据
标签：金融安全，欺诈检测，数据集，机器学习，风险控制，银行服务，数据挖掘，反欺诈
数据概述：该数据集包含来自银行系统的交易数据，记录了银行客户交易中潜在的欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个国家的银行交易，主要为欧美及亚洲地区的银行系统。
数据维度：数据集包括交易金额，交易时间，客户ID，账户类型，交易类型，地理位置，设备信息等变量，并标注了欺诈与否的标签。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于银行行业的公开数据集，已进行脱敏和清洗。
该数据集适合用于金融安全，欺诈检测及风险管理等领域的研究和应用，特别是在机器学习模型训练，异常检测技术任务中具有重要价值。
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：适用于金融欺诈检测，反洗钱，异常交易分析等学术研究，如欺诈模式识别，风险因素分析等。
行业应用：可以为银行，金融机构提供数据支持，特别是在交易监控，风险预警和反欺诈系统建设方面。
决策支持：支持银行的风险评估和策略优化，帮助金融机构制定更有效的反欺诈措施。
教育和培训：作为金融科技，数据科学及风险管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测与风险控制技术。
此数据集特别适合用于探索金融交易中的欺诈行为模式与规律，帮助用户实现精准的欺诈检测和风险控制，提升银行系统的安全性和运营效率。
