信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetection-bsadatathon
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, 风险评估, 数据预处理, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了不同时间段内的信用卡交易记录，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但"Time"字段显示了交易发生的时间（以秒为单位）。
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个特征，包括：
V1-V28：PCA变换后的匿名特征，代表原始交易数据的加密特征。
Time：交易发生的时间，以秒为单位。
Amount：交易金额。
Class：目标变量，表示交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表正常）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard_sample.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，旨在为欺诈检测研究提供数据支持，数据已进行匿名处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测、二分类等机器学习任务。
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，如欺诈交易识别、风险评估模型构建等。
行业应用：为银行、支付机构等金融行业提供数据支持，用于提升欺诈检测系统的准确性和效率。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助优化风控策略，减少欺诈损失。
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熟悉欺诈检测流程，掌握相关技术。
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，并提升金融交易的安全性和可靠性。
