信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetection-nadezhda1704
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 异常检测, 数据挖掘, 机器学习, 二分类, 交易数据, 数据预处理, 风险评估
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，旨在用于信用卡欺诈检测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但包含交易发生的时间信息（Time字段）。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，未明确具体国家或地区。
数据维度：包括31个字段，其中Time表示交易发生的时间，V1-V28为经过PCA处理的匿名特征，Amount表示交易金额，Class表示类别标签（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，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已经过匿名处理，并提供了类别标签用于监督学习。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测和二分类问题的研究。
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：适用于机器学习、数据挖掘等领域的学术研究，如欺诈检测算法的比较、异常检测方法的探索等。
行业应用：为金融行业提供数据支持，特别是在信用卡欺诈检测、风险评估、反欺诈系统构建等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助其优化风控策略，降低欺诈损失。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解异常检测和二分类问题。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征和规律，帮助用户构建和评估欺诈检测模型，提高金融交易的安全性。
