信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetection-tanashun365
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 异常检测, 数据挖掘, 机器学习, 二分类, 风险管理, 数据集
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。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年9月，具体时间信息以秒为单位提供。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，未明确具体国家。
数据维度：数据集包含31个特征，包括：
Time：交易发生的时间（秒）。
V1-V28：由于隐私原因，原始特征已被PCA转换处理。
Amount：交易金额。
Class：类别标签，1代表欺诈交易，0代表正常交易。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据经过了PCA变换处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于欺诈检测模型训练，异常检测算法研究。
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：适用于金融风险管理、欺诈检测领域的学术研究，如异常检测算法的比较、新型欺诈行为模式的挖掘等。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，用于建立和优化信用卡欺诈检测系统，降低经济损失。
决策支持：支持金融机构在风险管理方面的决策制定，提高风险预警和防范能力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，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探索信用卡交易中的欺诈行为模式，构建高精度的欺诈检测模型，从而提升金融安全水平。
