信用卡交易欺诈检测数据集CreditCardTransactionFraudDetection-rupeswarababusangoju
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, 数据挖掘, 二分类, 风险评估
数据概述：
该数据集包含信用卡交易数据，记录了包括交易时间、交易金额、商户信息、交易类别、持卡人信息等多个维度的数据，用于识别潜在的欺诈交易。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2020年6月21日的信用卡交易数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含了交易发生地和持卡人所在地信息，可用于地域性分析。
数据维度：数据集包含多个字段，如交易时间（trans_date_trans_time）、信用卡卡号（cc_num）、商户（merchant）、交易类别（category）、交易金额（amt）、持卡人信息（first, last, gender, street, city, state, zip, dob）、交易编号（trans_num）、Unix时间戳（unix_time）、商户地理位置（merch_lat, merch_long）以及欺诈标识（is_fraud）。
数据格式：CSV格式，文件名为fraudTest.csv，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测、风险评估、数据建模、机器学习等技术应用。
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、异常检测等领域的学术研究，如欺诈交易模式识别、风险因素分析等。
行业应用：可以为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，尤其是在信用卡欺诈监测、风险管理、客户行为分析等方面。
决策支持：支持金融机构进行风险评估、优化风控策略、提升欺诈检测系统的准确性。
教育和培训：作为金融风控、数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解欺诈检测的原理与实践。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式与特征，帮助用户构建欺诈检测模型，提升风险管理水平。
