信用卡欺诈检测数据集-2011至2015年

信用卡欺诈检测数据集-2011至2015年 数据来源：互联网公开数据 标签：信用卡,欺诈检测,数据分析,金融安全,机器学习,PCA,数据可视化,目标变量,时间序列

数据概述： 本数据集包含信用卡交易记录，涵盖了50,492条交易数据，每条记录包含31个特征。数据集的主要目的是用于检测信用卡欺诈行为，其中包括时间戳、交易金额以及通过主成分分析（PCA）转化后的28个特征（V1到V28），这些特征旨在保护原始数据的机密性。目标变量“Class”用于标识交易是否为欺诈行为，0表示非欺诈交易，1表示欺诈交易。

数据用途概述： 该数据集适用于信用卡欺诈检测、金融安全分析、机器学习模型训练、以及相关领域的研究与开发。数据分析人员可以使用此数据集进行特征工程、模型训练与评估；金融企业可以利用该数据优化欺诈检测系统；研究人员则可以通过数据集探索欺诈行为的模式和特征，以提升反欺诈技术的有效性。此外，数据集还适合用于教学和培训，帮助学习者掌握数据处理与分析的基本技能。