信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-gzdekzlkaya
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，记录了信用卡交易的详细信息，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但包含了交易发生的时间信息，以秒为单位。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，地域属性相对集中。
数据维度：数据集包括31个字段，其中“V1”至“V28”为经过PCA处理的匿名特征，"Time"表示交易发生的时间，"Amount"表示交易金额，"Class"是目标变量，标记该笔交易是否为欺诈（0代表正常，1代表欺诈）。
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：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，保护用户隐私。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测等相关研究，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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、异常检测、二分类算法等领域的学术研究，如欺诈行为模式分析、新型检测算法开发等。
行业应用：可以为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，特别是在风险评估、欺诈交易识别、反洗钱等方面。
决策支持：支持金融机构构建风险管理系统，优化交易安全策略，提高欺诈检测的准确性。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，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，构建和评估欺诈检测模型，从而提高金融交易的安全性。
