信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetection-hiteshodulapalli
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 异常检测, 欺诈识别, 机器学习, 二分类, 数据分析, 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，并标注了欺诈交易的标识。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但包含交易发生的时间信息（Time）。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，具有一定的地域代表性。
数据维度：数据集包括31个字段，其中：
Time：交易发生的时间（秒）。
V1-V28：经过PCA处理后的匿名特征，代表原始特征。
Amount：交易金额。
Class：目标变量，1代表欺诈交易，0代表正常交易。
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，为信用卡欺诈检测研究提供了基础数据。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测等相关研究，以及数据建模、机器学习算法的训练与评估。
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、异常检测等领域的学术研究，如欺诈交易识别算法的优化、不同特征对欺诈行为的影响研究等。
行业应用：为银行、支付机构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，降低欺诈损失。
决策支持：支持金融机构进行风险评估，制定更有效的风险管理策略，提升客户资金安全保障。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训案例，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测的原理和技术。
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，提升金融交易的安全性和可靠性。
