信用卡交易欺诈检测数据集CreditCardTransactionFraudDetection-trieu1
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 金融风控, 交易数据, 机器学习, 风险评估, 数据分析, 异常检测
数据概述：
该数据集包含模拟的信用卡交易数据，记录了交易的详细信息，包括交易时间、信用卡号、商户、交易类别、交易金额、持卡人信息（姓名、性别、地址等）、地理位置信息（经纬度、城市人口等）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21日。
地理范围：数据覆盖范围为美国，包含各州及城市信息。
数据维度：数据集包括22个字段，涵盖交易的时间、金额、商户、持卡人信息和地理位置等。核心字段包括：交易时间（trans_date_trans_time）、信用卡号（cc_num）、商户（merchant）、交易类别（category）、交易金额（amt）、欺诈标签（is_fraud）。
数据格式：CSV格式，文件名为fraudTest.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于模拟生成，用于信用卡欺诈检测相关的研究和应用，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于欺诈检测、风险评估和异常检测等领域的研究与应用。
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、欺诈检测等领域的学术研究，如欺诈交易模式识别、异常检测算法评估等。
行业应用：可以为银行、金融机构和支付平台提供数据支持，特别是在信用卡欺诈风险管理、风险评估和反欺诈系统开发方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化风险控制策略，提高欺诈识别的准确性和效率。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解欺诈检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易中的欺诈行为模式，构建欺诈检测模型，帮助用户提升风险管理能力和保护金融安全。
