银行欺诈交易检测数据集BankFraudulentTransactionDetectionDataset-dipayance24b059
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测，银行风控，交易数据，异常检测，机器学习，风险评估，二元分类，金融科技
数据概述：
该数据集包含银行交易数据，记录了账户交易的详细信息，用于识别潜在的欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为静态交易快照。
地理范围：数据未明确地理范围，但数据结构通用，可应用于不同地区的银行交易分析。
数据维度：数据集包括账户信息和交易属性，其中“bad_flag”字段标识交易是否为欺诈交易。包含account_number（账户号码），以及79个transaction_attribute（交易属性），这些属性涵盖了交易的各个方面，如金额、时间、地点等。
数据格式：CSV格式，包含Dev_data_to_be_shared.csv和validation_data_to_be_shared.csv两个文件，方便数据处理和建模分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，并对字段进行了标准化。
该数据集适合用于银行欺诈交易检测、风险评估和机器学习模型的训练与验证。
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：适用于金融风险管理、机器学习和异常检测等领域的学术研究，如欺诈行为模式分析、新型欺诈手段识别等。
行业应用：为银行、金融机构和金融科技公司提供数据支持，尤其适用于构建欺诈检测系统、优化风险管理策略等。
决策支持：支持金融机构的风险评估、反欺诈决策制定和自动化风控体系构建。
教育和培训：作为金融风控、数据挖掘和机器学习课程的实践素材，帮助学生和从业者深入理解欺诈检测流程。
此数据集特别适合用于训练和评估二元分类模型，以预测交易是否为欺诈行为，从而帮助金融机构降低损失，提升安全性和客户体验。
