信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-ayundaputri
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据分析, 风险管理, 欺诈识别, 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。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但“Time”字段表示交易发生的时间。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，具有一定的地域代表性。
数据维度：数据集包含31个特征，包括匿名化的主成分分析（PCA）转换后的特征V1至V28，交易时间（Time），交易金额（Amount），以及目标变量Class（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。
来源信息：数据来源于Kaggle，原始数据已进行PCA变换，以保护用户隐私。该数据集适合用于欺诈检测模型的构建与评估。
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：适用于金融风险管理、异常检测、机器学习等领域的学术研究，例如欺诈交易模式识别、新型欺诈手段分析等。
行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，可用于开发和优化信用卡欺诈检测系统，提高交易安全性。
决策支持：支持风险管理部门制定更有效的风险控制策略，减少欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生理解欺诈检测的原理和实践。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征模式，构建和评估欺诈检测模型，从而提高金融交易的安全性和效率。
