信用卡欺诈检测数据集FraudCreditCardDataset-dhenneyse
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈，数据集，金融数据，机器学习，安全性，数据分析，金融安全，反欺诈
数据概述： 该数据集包含来自信用卡交易的数据，记录了正常交易和欺诈交易的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2011年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的信用卡交易。
数据维度：数据集包括交易金额、时间、28个主成分分析（PCA）特征、交易类别（正常或欺诈）等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的信用卡交易记录，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于金融安全、反欺诈和机器学习等领域的研究和应用，特别是在信用卡欺诈检测和预测模型构建方面具有重要价值。
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：适用于金融安全研究、欺诈检测算法评估等学术研究，如信用卡欺诈模式分析、检测算法优化等。
行业应用：可以为银行、金融机构等提供数据支持，特别是在交易监控、欺诈预防和风险控制方面。
决策支持：支持信用卡交易的风险评估和欺诈检测，帮助企业制定更好的风险管理策略。
教育和培训：作为金融工程、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测方法和技术。
此数据集特别适合用于探索信用卡欺诈的规律与趋势，帮助用户实现信用卡交易的准确检测和预防，保护用户和企业的资金安全。
