银行交易欺诈检测数据集BankTransactionFraudDetectionDataset-enockkipng
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 银行交易, 风险管理, 机器学习, 二分类, 金融风控, 数据分析, 交易数据
数据概述：
该数据集包含来自银行交易的详细信息，记录了客户的交易行为及是否发生欺诈的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可以将其视为一段时间内的交易快照。
地理范围：数据未明确地域范围，但包含邮政编码信息（zipcodeOri, zipMerchant），可用于地域分析。
数据维度：数据集包括“step”（时间步长）、“customer”（客户ID）、“age”（客户年龄）、“gender”（客户性别）、“zipcodeOri”（客户邮政编码）、“merchant”（商家ID）、“zipMerchant”（商家邮政编码）、“category”（交易类别）、“amount”（交易金额）、“fraud”（是否欺诈，0代表正常，1代表欺诈）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为bank.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于欺诈检测、风险评估、客户行为分析等研究。
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、欺诈检测、异常检测等领域的学术研究，如基于机器学习的欺诈行为识别、风险评估模型构建等。
行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，尤其是在风险控制、反欺诈系统、个性化安全策略制定等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助优化风控策略、减少欺诈损失。
教育和培训：作为金融科技、数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解欺诈检测技术和应用。
此数据集特别适合用于探索交易数据中的欺诈模式，建立预测模型，从而提升欺诈检测的准确性和效率。
