信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-muzamilaslam
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡，欺诈检测，机器学习，风险管理，异常检测，数据分析，金融科技，欺诈行为
数据概述： 该数据集包含信用卡交易数据，用于信用卡欺诈检测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了信用卡交易的时间，具体时间范围未知。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，地理范围主要集中在欧洲地区。
数据维度：数据集包括交易时间、交易金额、匿名化的交易特征（V1-V28）、以及交易是否为欺诈的标签（0表示正常，1表示欺诈）。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，保证了数据的隐私性。
该数据集适合用于欺诈检测、风险评估和机器学习等领域的研究和应用，特别是在异常检测、分类和模型评估方面具有重要价值。
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：适用于信用卡欺诈检测、异常交易识别、风险评估等学术研究，如不同机器学习模型的比较、欺诈行为模式分析等。
行业应用：可以为银行、金融机构等提供数据支持，特别是在欺诈检测系统的开发和优化方面。
决策支持：支持风险管理和欺诈预防，帮助金融机构降低损失和提高安全性。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和金融风控课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索信用卡欺诈交易的特征和规律，帮助用户实现高精度的欺诈检测，优化风险管理策略，提高金融机构的安全性。
