本地银行欺诈检测数据集LocalBankFraudDetectionDataset-manishmahawa
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，银行风险，数据分析，网络安全，信用管理
数据概述： 该数据集包含来自本地银行系统的交易数据，记录了客户交易行为及潜在的欺诈活动。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2023年。
地理范围：数据覆盖了本地银行的多个分行和客户群体，主要为城市及郊区地区的交易记录。
数据维度：数据集包括交易金额，交易时间，客户ID，账户类型，交易地点，设备信息，IP地址，交易频率等变量，部分数据已进行匿名化处理以保护隐私。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于本地银行的公开报告和学术研究，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于金融风险分析，欺诈检测，机器学习模型训练等领域，特别是在信用卡欺诈识别，异常交易检测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：适用于金融欺诈检测，风险管理等学术研究，如交易行为分析，欺诈模式识别等。
行业应用：可以为银行和金融机构提供数据支持，特别是在欺诈检测系统优化，反洗钱监控等方面。
决策支持：支持银行的风险评估和策略优化，帮助制定更有效的反欺诈措施。
教育和培训：作为金融工程，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解金融风险管理和欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索银行交易中的欺诈行为模式，帮助用户实现准确的欺诈检测，降低金融风险，提升银行系统的安全性和稳定性。
