信用卡交易欺诈检测数据集CreditCardTransactionFraudDetection-emilysmithh
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, 金融风控, 异常检测
数据概述：
该数据集包含信用卡交易数据，记录了交易的时间、金额、商家、类别等信息，并标注了交易是否为欺诈。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2021年2月1日开始的信用卡交易数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含了美国各州的地址信息，推测为美国地区的交易数据。
数据维度：数据集包括交易时间（trans_date_trans_time）、信用卡号（credit_card_number）、商家（merchant）、交易类别（category）、交易金额（amount）、持卡人信息（first_name, last_name, gender, street, city, state, zip_code, day_of_birth）、交易编号（trans_number）、Unix时间戳（unix_time）、商家地理位置（merchant_lat, merchant_long）以及欺诈标识（fraud）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，并标注了欺诈交易。
该数据集适合用于金融风控领域的欺诈检测、风险评估以及信用卡的异常交易分析。
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：适用于金融领域和机器学习交叉学科的研究，如异常检测算法、欺诈行为模式分析、风险评分模型构建等。
行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，尤其适用于信用卡欺诈检测、风险管理系统、反洗钱（AML）等应用。
决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定、欺诈损失最小化、客户信用评估等。
教育和培训：作为金融风控、数据挖掘、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易欺诈的特征和规律，提升欺诈检测模型的准确性和效率，从而帮助金融机构有效防范欺诈风险。
