信用卡交易欺诈检测数据集CreditCardTransactionFraudDetection-chenb0755
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 金融风控, 机器学习, 交易数据, 二分类, 数据分析, 风险评估
数据概述：
该数据集包含信用卡交易数据，记录了交易相关的多种特征，用于识别潜在的欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但包含了交易距离等信息，可用于分析交易行为的空间特征。
数据维度：数据集包括多种交易相关特征，如“distance_from_home”（离家距离）、“distance_from_last_transaction”（与上次交易的距离）、“ratio_to_median_purchase_price”（与中位数消费价格的比率）、“repeat_retailer”（是否为重复商家）、“used_chip”（是否使用芯片）、“used_pin_number”（是否使用PIN码）、“online_order”（是否为在线订单）以及“fraud”（欺诈标签，0代表非欺诈，1代表欺诈）等。
数据格式：CSV格式，文件名为card_transdata.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于欺诈检测模型的构建和评估，以及对交易行为的深入分析。
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、异常检测、机器学习等领域的研究，如欺诈行为模式分析、模型性能评估、特征重要性分析等。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，尤其在风险控制、欺诈预警、客户行为分析等方面具备实用性。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化交易安全策略，降低欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索交易特征与欺诈行为之间的关系，帮助用户构建和优化欺诈检测模型，提升风险识别能力。
