信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-ulugbeksam
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 异常检测, 机器学习, 数据挖掘, 二元分类, 欺诈识别, 数据集, 风险管理
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，并标记了其中是否存在欺诈行为。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信息，可用于分析交易的时间序列特征。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，但未提供具体的国家或地区信息。
数据维度：数据集包含31个字段，包括“Time”（交易发生时间）、V1到V28（经过PCA处理的匿名化特征）、“Amount”（交易金额）和“Class”（目标变量，1代表欺诈，0代表正常）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle，经过匿名化处理，保护了原始交易的隐私。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测、异常检测等相关研究。
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：适用于金融风控、异常检测、机器学习等领域的学术研究，例如欺诈检测算法的开发与评估、特征重要性分析等。
行业应用：可以为银行、支付平台等金融机构提供数据支持，用于构建和优化信用卡欺诈检测模型，提高风险管理水平。
决策支持：支持金融机构的风险评估和决策制定，帮助其识别潜在的欺诈行为，减少经济损失。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，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信用卡交易的欺诈模式，构建高效的欺诈检测模型，从而提升金融交易的安全性。
