信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-josmyrose
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, 数据挖掘, 风险管理, 金融风控
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：数据未明确标注具体时间范围，但记录了交易发生的时间（以秒为单位）。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，具有地域代表性。
数据维度：数据集包括31个特征，其中：
Time：交易发生的时间（秒）。
V1-V28：匿名化处理的PCA转换后的特征，代表了交易的各种属性。
Amount：交易金额。
Class：目标变量，标识交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表正常）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle，经过匿名化处理，保护了原始数据的隐私。
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：适用于金融风险管理、异常检测算法研究等领域，如欺诈交易识别、风险评估等。
行业应用：可以为银行、金融机构和支付平台提供数据支持，用于构建欺诈检测系统，提升风控能力。
决策支持：支持金融机构的决策制定，优化风险控制策略，减少欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，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，构建和评估欺诈检测模型，提高交易安全性。
