信用卡交易欺诈检测数据集CreditCardTransactionFraudDetection-lithikhaakathiresan
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 机器学习, 二元分类, 交易数据, 数据分析, 风险评估, 模型训练
数据概述：
该数据集包含信用卡交易数据，记录了与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，视作静态交易数据快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推断为全球范围内的信用卡交易。
数据维度：数据集包括多个特征，如：
distance_from_home：交易地点与用户家庭住址的距离；
distance_from_last_transaction：本次交易与上次交易的距离；
ratio_to_median_purchase_price：本次交易价格与用户交易价格中位数的比率；
repeat_retailer：是否为重复的零售商；
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；
fraud：是否为欺诈交易（二元分类标签，0代表正常，1代表欺诈）。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card.csv，便于数据分析和模型构建。
该数据集特别适用于信用卡交易欺诈检测模型训练，评估各种交易特征对欺诈行为的影响。
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、欺诈检测等领域的研究，如特征重要性分析、异常检测算法的比较等。
行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，用于开发或优化欺诈检测系统，降低欺诈损失。
决策支持：支持风险管理部门制定更精准的风险控制策略，提高交易安全性。
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，帮助学生理解欺诈检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索不同交易特征与欺诈风险之间的关系，帮助用户构建和优化欺诈检测模型，提高交易安全性。
