银行欺诈检测数据集FraudeBancoDataset-arnysalazarcobian
数据来源：互联网公开数据
标签：银行欺诈，数据集，金融安全，反欺诈，机器学习，数据分析，金融风险，安全审计
数据概述：该数据集包含来自银行的交易记录数据，记录了客户在一定时间内的交易信息，主要用于银行欺诈检测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2019年。
地理范围：数据覆盖了全球多个地区的银行交易。
数据维度：数据集包括交易ID、客户ID、交易时间、交易金额、交易类型、交易地点、设备信息、交易是否为欺诈等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于银行内部交易记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于金融安全、反欺诈、机器学习和数据分析等领域的研究和应用，特别是在银行欺诈检测、风险控制和安全审计等方面具有重要应用价值。
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：适用于银行欺诈检测、风险评估等金融安全研究，如欺诈行为模式分析、风险控制策略研究等。
行业应用：可以为银行提供数据支持，特别是在交易监控、风险控制和安全审计方面。
决策支持：支持银行进行欺诈检测和风险评估，帮助银行制定更好的安全策略和风险管理措施。
教育和培训：作为金融安全和数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解银行欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索银行欺诈检测的规律与趋势，帮助用户实现准确的欺诈检测，提升银行的安全管理和风险控制能力。
