信用卡交易欺诈检测数据集CreditCardTransactionFraudDetection-ayanpub16
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 交易数据, 风险评估, 机器学习, 金融风控, 欺诈检测, 数据挖掘, 时间序列分析
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的信用卡交易数据，记录了详细的交易信息，用于信用卡欺诈检测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年10月。
地理范围：数据涵盖多个国家和地区，包括英国、美国、印度等。
数据维度：数据集包含多个字段，如交易ID、日期、星期几、时间、卡类型、输入模式、交易金额、交易类型、商户类别、交易国家、收货地址、居住国家、性别、年龄、银行以及是否为欺诈交易（Fraud，0表示正常，1表示欺诈）。
数据格式：CSV格式，文件名为CreditCardData.csv，易于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，旨在为研究人员和从业者提供用于欺诈检测和风险评估的实践数据。
该数据集适合用于欺诈检测模型的训练和测试，以及金融风险管理相关的研究。
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、异常检测、欺诈行为分析等方面的学术研究，如欺诈交易模式识别、风险因素分析等。
行业应用：为金融机构、支付平台等提供数据支持，尤其在信用卡欺诈检测、风险控制、反洗钱等领域具备实际应用价值。
决策支持：支持金融机构的风险评估和决策制定，帮助优化风控策略，降低欺诈损失。
教育和培训：作为金融风控、机器学习、数据挖掘等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于构建和评估信用卡欺诈检测模型，探索欺诈行为的规律与趋势，提升金融交易的安全性。
