信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-arshahuja
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 异常检测, 机器学习, 分类, 数据分析, 金融风控, 风险管理
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了在一定时间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：数据记录了交易发生的时间，但具体时间单位未明确说明。
地理范围：数据主要来源于欧洲地区的信用卡交易。
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：经过PCA变换的匿名化特征，代表交易的原始特征。
Amount：交易金额。
Class：目标变量，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，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已经过匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于欺诈交易识别、异常检测、风险评估等研究。
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、欺诈检测等领域的学术研究，如新型欺诈检测算法的开发与评估。
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：支持金融机构的风险评估和决策制定，帮助其识别潜在的欺诈风险并采取相应的措施。
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掌握异常检测、分类模型的构建与评估方法。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征模式，构建高效的欺诈检测模型，从而提高金融交易的安全性，降低损失。
