信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-chikodiliethelnwa
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, 数据挖掘, 机器学习, 风险控制, 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，并标注了交易是否为欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但根据交易记录的时间戳（Time字段），可推断为一段时间内的交易数据。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，未具体指明国家或地区。
数据维度：数据集包含31个特征，包括：
Time：交易发生的时间（秒）。
V1-V28：经过PCA处理的匿名特征，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，适用于数据分析和建模。
来源信息：该数据集来源于Kaggle等数据科学平台，由相关研究人员或机构公开。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测、二分类建模等研究和应用。
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、机器学习与异常检测交叉领域的学术研究，如欺诈行为识别、异常交易模式分析等。
行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，尤其适用于信用卡欺诈检测系统、风险评估模型构建。
决策支持：支持金融机构在风险管理、欺诈预防方面的决策制定，优化风险控制策略。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测问题。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征，构建预测模型，提升欺诈检测的准确性和效率。
