信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-thobui640
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, 二分类, 数据集, 风险管理, 交易数据, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle的信用卡交易数据，用于信用卡欺诈检测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但“Time”字段表明了交易发生的时间顺序。
地理范围：数据集未明确标注地理范围，但数据来源于信用卡交易，具有全球通用性。
数据维度：数据集包含31个字段，包括“Time”（交易发生时间）、V1-V28（经过PCA处理的匿名特征）、“Amount”（交易金额）和“Class”（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构建。
来源信息：数据来源于Kaggle，是公开的信用卡欺诈检测数据集。该数据集已进行PCA降维处理，以保护用户隐私，并降低计算复杂度。
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与应用。
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：适用于金融风险管理、异常检测、机器学习算法研究等方向的学术研究，如欺诈行为模式分析、新型检测算法的开发等。
行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，用于构建欺诈检测系统，提高风险管理能力，减少经济损失。
决策支持：支持金融机构的风险评估、模型优化和策略调整，帮助提升欺诈检测的准确性和效率。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、风险管理等相关课程的实训材料，帮助学生理解欺诈检测的原理和实践。
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，从而提升金融交易的安全性和可靠性。
