信用卡交易欺诈检测数据集CreditCardTransactionFraudDetection-hissamsavul
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 交易数据, 时间序列分析, 机器学习, 风险评估, 数据挖掘, 异常检测
数据概述：
该数据集包含信用卡交易记录，记录了用户使用信用卡进行交易的详细信息，用于信用卡欺诈行为的检测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2003年9月至2003年12月的信用卡交易信息。
地理范围：交易地点主要分布在美国，数据包含Merchant City、Merchant State、Zip等地理位置信息。
数据维度：数据集包括交易时间、交易金额、交易地点、商户信息、是否使用芯片、交易类型（Swipe Transaction, Online Transaction等）、MCC码（商户类别码）、错误信息（Errors?）以及是否为欺诈交易（Is Fraud?）等字段。
数据格式：CSV格式，包含User1.csv和User2.csv两个文件，分别记录了不同用户的交易记录，便于进行用户级别的分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，脱敏处理。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测、时间序列分析和风险评估等领域的研究和应用。
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，例如，构建信用卡欺诈预测模型，分析欺诈行为的模式和特征。
行业应用：为金融机构、支付公司等提供数据支持，用于开发和优化欺诈检测系统，提升风险管理能力。
决策支持：支持金融机构的风险评估、信用评分和安全策略制定。
教育和培训：作为金融风险管理、数据分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入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欺诈行为的规律与趋势，帮助用户构建有效的欺诈检测模型，提升金融交易的安全性。
