信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-irtezasyed
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, 二分类, 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Kaggle平台的数据，记录了信用卡交易的相关信息，用于信用卡欺诈行为的识别与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但提供了交易发生的时间（Time），单位为秒。
地理范围：数据未明确标注地理位置，通常被认为是匿名化的交易数据。
数据维度：数据集包含31个特征，其中：
Time：交易发生的时间。
V1-V28：经过PCA（主成分分析）处理后的匿名化特征，用于保护用户隐私。
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，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，经过匿名化处理，保护了原始数据的隐私。
该数据集特别适合用于欺诈检测、异常检测等领域的模型训练和评估。
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、机器学习等领域的学术研究，如欺诈行为模式分析、新算法的验证等。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，用于构建信用卡欺诈检测系统，提升风险控制能力。
决策支持：支持金融机构的风险评估、交易监控和安全策略制定。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握欺诈检测技术和方法。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征，建立预测模型，从而提高对欺诈行为的识别精度，降低金融损失。
