信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-ojeikereomokhoje
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 数据分析, 二分类, 机器学习, 异常检测, 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，记录了信用卡交易的详细信息，并标注了交易是否为欺诈。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但“Time”字段表示交易发生的时间。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，具有地域局限性。
数据维度：数据集包括31个字段，其中“Time”表示交易发生时间，“Amount”表示交易金额，“Class”是目标变量，表示交易是否为欺诈（0代表正常，1代表欺诈），其余V1-V28为经过PCA处理的匿名特征。
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：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，保护了用户隐私。
该数据集适合用于欺诈检测模型的构建、异常交易的识别以及风险评估。
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：适用于金融风险管理、欺诈检测、异常检测等领域的研究，如新型欺诈手段的分析、欺诈行为模式的识别等。
行业应用：为金融机构、支付平台等提供数据支持，可用于构建信用卡欺诈检测系统、提升风险控制能力和减少经济损失。
决策支持：支持金融机构在风险管理方面的决策制定，优化风险控制策略。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握欺诈检测相关技术。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征，构建并评估欺诈检测模型，帮助用户提高交易安全性和风险防范能力。
