信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetection-satviksherekar
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据建模, 风险评估, 交易数据, 欺诈识别
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2013年9月期间发生的信用卡交易信息，用于信用卡欺诈检测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年9月，具体时间未在数据集中明确。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易。
数据维度：包括交易时间（Time）、匿名化特征（V1-V28）、交易金额（Amount）和类别标签（Class）等字段。其中，V1到V28是由于隐私原因经过PCA处理的匿名化特征，Class标签表示交易是否为欺诈，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，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，适合用于欺诈检测相关的研究和建模。
该数据集适合用于欺诈检测领域的研究与实践，尤其适用于异常检测、二分类模型构建等。
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、机器学习等领域的学术研究，例如欺诈行为模式识别、风险评估模型构建等。
行业应用：可以为银行、支付机构等金融行业提供数据支持，尤其是在风险控制、欺诈检测、反洗钱等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化风险控制策略，降低欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等相关课程的实训素材，帮助学生理解欺诈检测的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易中的欺诈行为模式，构建欺诈检测模型，提升金融机构的风险管理能力。
