信用卡交易欺诈检测数据集CreditCardTransactionFraudDetection-elakiyasekar
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, 二分类, 机器学习, 数据分析, 金融风控
数据概述：
该数据集包含信用卡交易数据，记录了交易相关的多种特征以及是否为欺诈交易的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可用于构建通用的欺诈检测模型。
数据维度：数据集包括交易发生地距离、上次交易距离、与平均消费价格比、是否为重复商家、是否使用芯片、是否使用PIN码、是否在线交易以及欺诈标签（0表示非欺诈，1表示欺诈）等特征。
数据格式：CSV格式，文件名为card_transdata.csv，方便数据分析和模型构建。
数据来源：数据来源于公开的信用卡交易数据集，已进行匿名化处理，保护用户隐私。
该数据集适合用于信用卡交易欺诈行为的分析与建模，为构建欺诈检测模型提供数据基础。
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、机器学习算法在欺诈检测领域的应用研究，例如异常检测、二分类模型的构建与评估。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，用于构建和优化欺诈检测系统，降低欺诈损失。
决策支持：支持金融机构的风险评估和策略制定，提升风险管理效率。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和实践欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索不同交易特征与欺诈行为之间的关联，帮助用户构建和优化欺诈检测模型，提升预测精度，降低欺诈风险。
