信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetection-khanhvng
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, 二分类, 数据预处理, 风险评估, 交易数据, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了交易的时间、匿名化处理的特征（V1-V28）、交易金额（Amount）和交易类别（Class）。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但“Time”字段表示了每笔交易发生的时间。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，但未具体说明国家或地区。
数据维度：包括31个特征，其中“V1”到“V28”是经过PCA（主成分分析）处理后的匿名特征，"Amount"表示交易金额，"Class"是目标变量，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：该数据集来源于Kaggle平台，原始数据由第三方机构提供，经过匿名化处理。该数据集主要用于信用卡欺诈检测模型的构建和评估。
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、机器学习算法性能评估等学术研究，例如探索欺诈交易的特征、开发新的欺诈检测模型等。
行业应用：为金融机构、支付平台等提供数据支持，用于构建欺诈检测系统、优化风险管理策略，降低欺诈损失。
决策支持：支持金融机构的决策制定，如调整风控策略、优化交易审核流程。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于研究信用卡欺诈行为模式、构建高效的欺诈检测模型，以及评估不同机器学习算法在不平衡数据集上的表现，从而提升金融交易安全性和用户体验。
