银行欺诈检测数据集BankSimDFDataset-tahamarbouh
数据来源：互联网公开数据
标签：金融风控，欺诈检测，数据集，机器学习，异常检测，银行安全，数据挖掘，风险控制
数据概述： 该数据集包含来自银行交易模拟系统的数据，记录了银行客户交易行为的详细信息，主要用于检测和识别潜在的欺诈交易。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个国家的银行客户交易，主要来自欧洲和亚洲地区。
数据维度：数据集包括交易ID，客户ID，交易金额，交易时间，交易类型，账户余额，地理位置，设备信息等变量。数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于银行欺诈检测研究项目，已进行匿名化和清洗处理。
该数据集适合用于金融风控，欺诈检测，机器学习等领域的研究和应用，特别是在信用卡欺诈检测，异常交易识别等任务中具有重要价值。
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：适用于金融欺诈检测，异常交易分析等学术研究，如欺诈交易的特征分析，风险建模等。
行业应用：可以为银行，支付机构等金融机构提供数据支持，特别是在反欺诈系统开发，风险控制策略制定等方面。
决策支持：支持银行的风险评估和反欺诈策略优化，帮助金融机构减少欺诈损失。
教育和培训：作为金融科技，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欺诈检测技术和风控方法。
此数据集特别适合用于探索银行欺诈行为的规律与特征，帮助用户实现准确的欺诈检测，优化风险控制策略，提升金融交易的安全性。
