信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetection-shivapan
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月期间发生的信用卡交易信息，用于欺诈检测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年9月。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易。
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-V28、交易金额（Amount）和交易类别（Class）。Class标签为0表示正常交易，1表示欺诈交易。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，经过匿名化处理，保护了用户隐私。
该数据集特别适用于信用卡欺诈检测相关的研究和应用。
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：适用于欺诈检测、异常检测等领域的学术研究，例如比较不同的机器学习算法在欺诈检测上的表现。
行业应用：为金融机构提供数据支持，特别是在构建信用卡欺诈检测模型、提升风控能力方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理和决策制定，帮助识别和预防欺诈行为。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解和应用欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式，构建高效的欺诈检测模型，从而降低金融风险。
