信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetection-aryaveerprabhakar
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据预处理, 风险管理, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了在2013年9月发生的信用卡交易，用于识别欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从交易开始到结束，未明确具体日期，但以秒为单位记录。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，未明确具体国家。
数据维度：数据集包括31个字段，其中“Time”表示交易发生的时间，“Amount”表示交易金额，“Class”是目标变量，表示该笔交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表正常）。V1-V28为经过PCA处理后的匿名化特征。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行匿名化处理，原始数据来源未公开。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测等相关领域的研究，以及数据建模、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、异常检测、机器学习算法研究等学术研究，例如改进欺诈检测模型的性能和效率。
行业应用：可以为金融机构、支付平台等提供数据支持，特别是在风险管理、欺诈预防、反洗钱等领域。
决策支持：支持金融机构的风险评估、策略制定和欺诈损失控制。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融风控等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测问题。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式和特征，帮助用户构建和优化欺诈检测模型，提高金融交易的安全性。
