信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-getachewgetuenyew
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 数据分析, 机器学习, 风险评估, 异常检测, 二分类, 数据清洗
数据概述：
该数据集包含两个CSV文件，分别名为"Fraud_cleaned_data.csv"和"creditcard.csv"，用于信用卡欺诈检测研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但从变量和特征来看，可能涉及一段时间内的交易记录。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可用于全球范围内的信用卡欺诈行为分析。
数据维度：
Fraud_cleaned_data.csv包含多个特征，如：purchase_value（购买价值）、age（年龄）、ip_address（IP地址）、class（欺诈标识，0为正常，1为欺诈）、frequency（频率）、velocity（速度）、hour_of_day（一天中的小时）、day_of_week（一周中的天）、time_diff（时间差）、signup_hour（注册时间）、signup_day_of_week（注册日）、purchase_day_of_week（购买日）、source_Direct（直接来源）、source_SEO（搜索引擎优化来源）、browser_FireFox（FireFox浏览器）、browser_IE（IE浏览器）、browser_Opera（Opera浏览器）、browser_Safari（Safari浏览器）、sex_M（性别）。
creditcard.csv包含Time（时间）、V1-V28（PCA降维后的匿名特征）、Amount（交易额）和Class（欺诈标识）等特征。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和预处理。
该数据集特别适合用于欺诈检测模型的构建与评估，以及相关的风险管理研究。
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、异常检测等领域的研究，如欺诈行为模式识别、风险评估模型构建等。
行业应用：可以为银行、支付平台等金融机构提供数据支持，用于提升欺诈检测系统的准确性和效率。
决策支持：支持金融机构的风险管理和决策制定，帮助优化风险控制策略。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生理解欺诈检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索欺诈行为的特征和模式，以及构建有效的欺诈检测模型，从而帮助用户降低金融风险，提高交易安全性。
