信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-himanshikawade04
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, 数据挖掘, 风险管理, 二分类, 数据预处理, 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，记录了在特定时间段内发生的信用卡交易信息，主要用于信用卡欺诈行为的检测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但“Time”字段显示了交易发生的时间，以秒为单位。
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：数据集包含31个字段，包括“Time”（交易发生时间）、“Amount”（交易金额）以及V1到V28的匿名化特征，还有“Class”字段用于标注交易是否为欺诈（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。数据已进行主成分分析（PCA）处理，以保护用户隐私。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，由公开数据集整理而来。
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：适用于机器学习、数据挖掘、异常检测等领域的研究，尤其是在欺诈检测、风险评估和金融安全方面。
行业应用：为金融机构、支付平台等提供数据支持，可用于开发和优化欺诈检测系统、风险管理模型。
决策支持：支持金融机构进行风险控制和决策制定，从而提升交易安全性和客户信任度。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易数据的异常模式，构建欺诈检测模型，提高对欺诈行为的识别精度，从而降低金融风险。
