信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-shinnozen
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, 风险评估, 交易数据
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了在一定时间范围内发生的信用卡交易信息，旨在用于欺诈交易的识别。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但“Time”字段显示了交易发生的时间，以秒为单位。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，但未具体指明国家或地区。
数据维度：数据集包含 31 个特征，包括：
Time：交易发生的时间（秒）。
V1-V28：经过PCA（主成分分析）处理后的匿名特征，代表原始特征。
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，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle，原始数据经过匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于欺诈检测相关的研究和应用，以及机器学习模型的训练与评估。
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、欺诈检测领域的学术研究，如异常检测算法、二分类模型的研究与优化。
行业应用：为银行、支付平台等金融机构提供数据支持，用于构建和改进信用卡欺诈检测系统，提高风险控制能力。
决策支持：支持金融机构进行风险评估、策略制定，优化交易安全策略，降低欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等课程的辅助材料，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，构建和评估信用卡欺诈检测模型，从而提高交易安全性。
