信用卡交易欺诈检测数据集CardTransactionFraudDetectionDataset-elakiyasekar
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡，交易欺诈，数据集，欺诈检测，机器学习，金融安全，数据挖掘，异常检测
数据概述： 该数据集包含信用卡交易数据，记录了信用卡交易过程中的详细信息，适用于欺诈检测，异常识别等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2018年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的信用卡交易，主要为线上和线下交易场景。
数据维度：数据集包括交易时间，交易金额，交易类型，商户类别，地理位置，设备信息等变量，以及是否为欺诈交易的标签。数据经过匿名化和标准化处理。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于金融行业的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于金融安全，欺诈检测，机器学习等领域的研究和应用，尤其在构建欺诈检测模型，异常交易识别等方面具有重要价值。
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：适用于信用卡欺诈检测，异常交易识别等研究，如欺诈模式分析，交易风险评估等。
行业应用：可以为金融行业提供数据支持，特别是在信用卡交易监控，欺诈预防等方面。
决策支持：支持金融机构的风险评估和决策制定，帮助银行和支付公司优化反欺诈策略。
教育和培训：作为金融科技，数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测，异常识别等分析方法。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易中的欺诈模式与异常行为，帮助用户实现准确的欺诈检测，提升金融交易的安全性和可靠性。
