信用卡交易欺诈检测数据集CreditCardTransactionFraudDetection-nidhi07saini
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 交易数据, 风险评估, 机器学习, 数据挖掘, 时序分析, 二分类
数据概述：
该数据集包含模拟信用卡交易数据，记录了交易的时间、金额、商户信息、持卡人信息以及交易是否为欺诈的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年6月。
地理范围：数据涵盖多个美国城市和州，包括经纬度信息。
数据维度：数据集包括交易时间、信用卡号、商户、交易类别、交易金额、持卡人姓名、性别、地址、城市、州、邮编、经纬度、城市人口、职业、出生日期、交易编号、Unix时间戳、商户经纬度以及欺诈标识（is_fraud）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为fraud test.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于模拟生成，用于欺诈检测模型的训练和测试。
该数据集适合用于信用卡交易欺诈检测相关的研究和应用。
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、异常检测和机器学习领域的学术研究，如欺诈行为模式分析、风险评估模型构建等。
行业应用：为银行、支付平台和金融机构提供数据支持，特别是在信用卡欺诈检测、风险管理和安全策略优化方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制决策和欺诈预防策略制定，提升客户资金安全。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和金融风控课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索交易数据中的欺诈模式，构建和评估欺诈检测模型，提升欺诈识别的准确性和效率。
