银行账户交易欺诈检测数据集BankingAccountTransactionFraudDetection-stanleydukor
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 金融风控, 银行交易, 风险评估, 机器学习, 数据挖掘, 客户行为分析, 交易数据
数据概述：
该数据集包含来自银行交易的结构化数据，记录了客户账户、交易明细等信息，用于欺诈行为的识别和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，推测为一段时间内的银行交易记录。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据数据内容推测为银行客户的交易数据。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，涉及客户账户映射、客户基本信息、交易代码、交易明细（ATM、POS、手机银行、USSD等）、月结余额等，字段包括客户账号、交易金额、交易日期、交易类型等。
数据格式：CSV格式，包含多个独立的文件，如customer_acc_mapping.csv、customer_base.csv、atm_txn.csv等，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源可能为模拟或匿名化的真实银行交易数据，经过脱敏处理，以保护客户隐私。
该数据集适合用于金融欺诈检测、客户行为分析、风险评估和模型训练。
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、异常检测和客户行为分析等领域的学术研究，例如欺诈交易识别模型、交易模式分析等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，尤其是在风险管理、欺诈预防、客户关系管理等方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定、反欺诈系统优化和个性化服务推荐。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习、风险管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉金融交易数据分析。
此数据集特别适合用于构建和评估欺诈检测模型，探索欺诈行为的规律与特征，帮助用户提升风险管理能力，保护金融安全。
