信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetection-alihassan779339
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 异常检测, 数据挖掘, 机器学习, 二元分类, 风险管理, 金融科技, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了在2013年9月期间发生的信用卡交易信息，用于识别欺诈交易。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年9月，具体时间跨度未在数据中明确。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，但未提供具体的国家或地区信息。
数据维度：数据集包括31个特征，其中：
Time：交易发生的时间。
V1-V28：通过主成分分析（PCA）进行匿名处理的特征，代表原始交易数据的变形。
Amount：交易金额。
Class：目标变量，表示交易是否为欺诈（1表示欺诈，0表示正常）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于Kaggle，由机器学习专家提供，已进行匿名化处理，保护用户隐私。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测、异常检测和二元分类问题的研究。
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、异常检测和机器学习算法的学术研究，如欺诈检测模型构建、特征重要性分析等。
行业应用：为金融机构和支付平台提供数据支持，用于构建欺诈检测系统、风险评估模型，提高交易安全性。
决策支持：支持风险管理部门的决策制定，优化风险控制策略，减少欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解欺诈检测流程，掌握相关技术。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式，评估不同机器学习算法的性能，并优化欺诈检测模型的准确性和效率，从而提升金融交易的安全性。
