信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-dhruvbhirud
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 异常检测, 机器学习, 二分类, 数据预处理, 风险控制, 交易数据, 模式识别
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了在特定时间段内发生的信用卡交易信息，并标注了交易是否为欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但"Time"字段表示了每笔交易发生的时间。
地理范围：数据主要来源于欧洲信用卡交易，但未明确具体国家或地区。
数据维度：数据集包含31个特征，包括交易时间（Time）、经过PCA处理的匿名特征V1至V28，交易金额（Amount），以及表示交易是否为欺诈的标签（Class，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，方便数据分析与建模。
来源信息：数据来源于Kaggle，经过匿名处理，以保护用户隐私。该数据集适用于信用卡欺诈检测、异常检测和风险评估等领域的研究和应用。
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、机器学习算法评估等方面的研究，例如欺诈检测算法的开发和优化，以及不同机器学习模型在不平衡数据集上的表现分析。
行业应用：为金融机构提供数据支持，用于构建信用卡欺诈检测系统，提高风险控制能力，减少经济损失。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化交易监控策略，降低欺诈风险。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风险管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解欺诈检测的流程和技术。
此数据集特别适合用于探索交易数据中的欺诈模式，开发和评估欺诈检测模型，以及优化风险管理策略，从而帮助用户提高识别欺诈交易的能力，降低经济损失。
