信用卡欺诈检测案例研究数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈,欺诈检测,交易数据,金融风控,数据分析,机器学习
数据概述：
本数据集旨在用于信用卡欺诈检测研究，重点关注交易数据中的欺诈行为识别。数据集包含了信用卡交易相关的关键信息，旨在帮助研究人员和分析师开发和评估欺诈检测模型。数据经过预处理，可直接用于分析。
数据内容包括：
- count：一天内的总交易笔数
- credit_card：信用卡卡号
- day：当月日期
- dayOfWeek：当周星期几
- max：当日最大交易金额
- mean：该地理位置信用卡交易金额的平均值
- var：该地理位置信用卡交易金额的标准差
- min：当日最小交易金额
- month：月份
- year：年份
数据用途概述：
该数据集适用于信用卡欺诈检测模型的构建和评估，以及金融风险管理相关的研究。数据分析师和机器学习工程师可以利用此数据集进行以下工作：
- 构建欺诈检测模型：利用数据集训练和测试机器学习模型，以识别潜在的欺诈交易。
- 特征工程：探索和提取与欺诈行为相关的特征，如交易金额、交易时间、地理位置等。
- 风险评估：评估不同交易场景下的欺诈风险，并制定相应的风险控制措施。
- 模型优化：通过分析模型性能，优化欺诈检测模型的准确性和效率。
