银行欺诈模拟数据集FraudSimBankDataset-yopiibra
数据来源：互联网公开数据
标签：银行，欺诈，数据集，风险管理，机器学习，异常检测，金融科技，安全
数据概述： 该数据集模拟了银行交易数据，旨在用于欺诈检测和风险评估。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为模拟生成，涵盖了特定时间段内的交易活动。
地理范围：数据模拟了不同地理位置的银行交易，包括多个地区和国家。
数据维度：数据集包括交易日期，交易额，账户信息（如账户余额，交易类型等），交易地点，设备信息以及欺诈标签（指示交易是否为欺诈）。
数据格式：数据提供CSV格式，方便数据分析和处理。
来源信息：数据由模拟生成，用于研究和开发欺诈检测模型，并已进行标准化处理。
该数据集适合用于金融风控，机器学习和数据挖掘等领域，特别是在欺诈检测，异常检测和风险评估方面具有重要价值。
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：适用于银行欺诈检测，异常行为分析等研究，如欺诈模式识别，欺诈风险评估等。
行业应用：可以为银行和金融机构提供数据支持，特别是在反欺诈，风险管理和安全策略制定方面。
决策支持：支持银行的欺诈检测和风险控制决策，帮助优化风控模型和提升安全水平。
教育和培训：作为金融风控，机器学习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欺诈检测技术和风险管理方法。
此数据集特别适合用于探索银行交易中的欺诈行为模式，帮助用户实现欺诈交易的识别和风险预警，提高金融机构的安全性和风险防范能力。
