信用卡欺诈检测特征数据集CreditCardFraudDetectionFeatureDataset-ujjawaltripathi
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 欺诈检测, 风险评估, 机器学习, 数据挖掘, 异常检测, 交易数据, 特征工程
数据概述：
该数据集包含信用卡交易数据，记录了交易特征和欺诈标签，用于信用卡欺诈检测模型的构建与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，可视为静态数据集使用。
地理范围：数据未明确标注地理位置，可视为全球范围内的信用卡交易数据。
数据维度：数据集包含交易特征和欺诈标签。交易特征可能包括交易金额、时间、交易类型等，而欺诈标签指示该交易是否为欺诈行为（例如，0表示正常交易，1表示欺诈交易）。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card_data_with_features.csv，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行特征提取和预处理。
该数据集适合用于欺诈检测模型开发、风险评估研究以及异常检测算法的验证。
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、欺诈行为分析等领域的学术研究，例如，构建和评估欺诈检测模型，研究不同特征对欺诈行为的影响。
行业应用：为金融机构提供数据支持，尤其是在信用卡欺诈检测、风险控制和安全策略优化方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助其识别潜在的欺诈交易，降低损失。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融风控等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解信用卡欺诈检测的原理和实践。
此数据集特别适合用于探索不同特征对欺诈行为的预测能力，并构建高效的欺诈检测模型，以提高交易安全性、降低金融风险。
