信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetection-coding28
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 欺诈检测, 异常检测, 机器学习, 数据分析, 风险评估, 交易数据, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了在特定时间段内发生的信用卡交易信息，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但包含交易记录的索引，可用于模拟时间序列分析。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，但未提供具体的地理位置信息。
数据维度：数据集包含 31 个特征，其中：
V1-V28：通过主成分分析（PCA）处理后的匿名特征，用于保护用户隐私。
Amount：交易金额。
Class：目标变量，表示交易是否为欺诈（1 代表欺诈，0 代表正常）。
Unnamed: 0：原始数据集的索引，在处理过程中可能未被完全移除。
数据格式：CSV 格式，文件名为 creditcard_sampledata_3.csv，便于数据分析和建模。数据已进行匿名化处理，但保留了交易金额和欺诈标签。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测和二分类问题的研究。
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：适用于机器学习、数据挖掘等领域的学术研究，例如欺诈检测算法的开发与评估、异常检测方法比较、特征重要性分析等。
行业应用：为金融机构、银行等提供数据支持，用于构建和优化信用卡欺诈检测系统，从而降低欺诈损失。
决策支持：支持风险管理和安全部门的决策制定，用于评估交易风险、改进风险控制策略。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解欺诈检测的流程，并进行模型构建和评估。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式和特征，并构建能够有效识别欺诈行为的模型，从而提高金融交易的安全性。
