信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetection-piloflores
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, 数据预处理, 风险评估, 交易数据
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了在2013年9月期间发生的信用卡交易信息，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年9月，具体时间跨度未在数据集中明确，但交易时间以秒为单位。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易。
数据维度：数据集包括31个字段，其中“Time”表示交易发生的时间，“Amount”表示交易金额，“Class”为目标变量，标记交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表正常）。V1到V28为经过PCA处理后的匿名化特征，以保护用户隐私。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，便于数据分析和模型构建。数据已进行匿名化处理。
该数据集适合用于欺诈检测模型的训练和评估，以及异常检测算法的测试。
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、异常检测和机器学习领域的学术研究，如欺诈检测算法的对比分析、特征重要性评估等。
行业应用：为银行、金融机构和支付平台提供数据支持，用于构建和优化信用卡欺诈检测系统，减少欺诈损失。
决策支持：支持风险管理部门的决策制定，帮助优化风险控制策略，提高欺诈识别的准确性。
教育和培训：作为机器学习和数据挖掘课程的实训案例，帮助学生和研究人员掌握欺诈检测模型的构建和评估方法。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易数据中的欺诈模式，帮助用户构建有效的欺诈检测模型，提高金融交易的安全性。
