信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetection-nameofworld
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, 数据分析, 风险控制, 时间序列
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。
地理范围：数据来源于欧洲地区的信用卡交易。
数据维度：数据集包含31个特征，其中：
Time：交易发生的时间，以秒为单位。
V1-V28：匿名化处理的PCA转换后的特征。
Amount：交易金额。
Class：标签，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与应用。
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、机器学习算法研究等领域，如欺诈交易识别、风险评估等。
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，提高风险控制能力。
决策支持：支持金融机构的风险管理策略制定，优化交易安全措施。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等课程的教学案例，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信用卡交易的异常模式和欺诈行为，帮助用户构建高效的欺诈检测模型，提升金融安全水平。
