信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-guglanigauri
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, 数据预处理, 风险评估, 交易数据, 模式识别
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，用于信用卡欺诈检测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确给出时间范围，但“Time”字段显示了交易发生的时间，单位为秒，表明数据可能来源于一段时间内的交易记录。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，但未明确具体国家或地区。
数据维度：数据集包含31个特征，包括：
Time：交易发生的时间，单位为秒。
V1-V28：通过PCA（主成分分析）处理后的匿名化特征，代表原始特征。
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.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源未在提供的文本中明确说明，但通常此类数据集来源于学术研究或公开数据分享平台。
该数据集适合用于构建欺诈检测模型，进行异常检测和二分类任务。
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：适用于机器学习、异常检测、风险管理等领域的学术研究，如欺诈检测算法的比较、特征重要性分析、模型优化等。
行业应用：为金融机构、支付平台等提供数据支持，用于构建和优化欺诈检测系统，降低欺诈损失。
决策支持：支持风险评估、安全策略制定，帮助企业提升风险管理水平。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解欺诈检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式，构建预测模型，并评估不同模型的性能，从而提高欺诈检测的准确性和效率。
