信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-marcoscantimburgo
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据挖掘, 风险控制, 交易数据, 欺诈识别
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了在一定时间段内的交易信息，用于信用卡欺诈检测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但“Time”字段表示每笔交易发生的时间，单位为秒。
地理范围：数据来源于欧洲地区的信用卡交易。
数据维度：数据集包含31个特征，其中：
Time：交易发生的时间。
V1-V28：PCA（主成分分析）处理后的匿名化特征，用于保护用户隐私。
Amount：交易金额。
Class：目标变量，0代表正常交易，1代表欺诈交易。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测、异常检测、分类建模等任务。
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、机器学习等领域的研究，例如欺诈交易识别算法的开发与优化。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，用于构建欺诈检测系统，降低欺诈风险，提高交易安全性。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化风控策略，提升客户服务的安全性与可靠性。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解欺诈检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征模式，构建和评估欺诈检测模型，从而提升交易安全性和减少经济损失。
