信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetection-gungunshukla15
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, 风险管理, 二分类, 数据分析, 交易数据, 欺诈识别
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，用于识别潜在的欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了交易发生的时间，但未明确标明起始和结束日期，可视为一段时间内的交易快照。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，未限定具体国家。
数据维度：数据集包括31个特征，其中：
Time：交易发生的时间。
V1-V28：匿名化的主成分分析（PCA）处理后的交易特征。
Amount：交易金额。
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，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于Kaggle，经过匿名化处理，保护了用户隐私。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测、风险评估等相关研究与应用。
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：适用于金融风控、机器学习、异常检测等领域的研究，如欺诈行为模式识别、新型欺诈手段分析等。
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、优化风险管理策略。
决策支持：支持风险管理部门的决策制定，优化交易监控流程，降低欺诈造成的损失。
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特征，构建欺诈检测模型，提升风险预警的准确性，从而减少金融欺诈的发生。
