信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetection-aayushchamoli
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，记录了交易的时间、匿名化特征（V1-V28）、交易金额（Amount）以及交易是否为欺诈（Class）的标识。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但提供了交易发生的时间信息，可用于分析交易发生的时间模式。
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：包括31个字段，其中Time表示交易发生的时间，V1到V28是经过PCA处理的匿名化特征，Amount表示交易金额，Class表示是否为欺诈交易（0代表正常，1代表欺诈）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已被广泛用于信用卡欺诈检测研究。
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：适用于欺诈检测、异常检测、二分类问题的学术研究，如基于机器学习的欺诈识别模型构建、风险评估模型研究等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，尤其适用于信用卡欺诈检测系统的开发与优化，提升风险管理能力。
决策支持：支持金融机构的风险控制决策，帮助优化交易监控策略，降低欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、风险管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解欺诈检测原理和方法。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征模式，构建和评估欺诈检测模型，并提升对金融风险的理解和应对能力。
