信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-vasugv
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 交易数据, 二分类, 机器学习, 数据挖掘, 异常检测, 风险控制
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但“Time”字段以秒为单位记录了每笔交易的时间，暗示了一个连续的时间序列。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，但未提供具体国家信息。
数据维度：数据集包含31个特征，包括“Time”（交易发生时间）、“Amount”（交易金额）和“Class”（标签，1代表欺诈交易，0代表正常交易），以及V1到V28的匿名化特征，这些特征是通过PCA（主成分分析）处理后的原始交易数据，以保护用户隐私。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle，已进行匿名化处理，原始数据来源未公开。
该数据集特别适合用于信用卡欺诈检测相关的研究，以及二分类机器学习模型的训练和评估。
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、机器学习等领域的研究，如欺诈交易识别、风险评估模型构建、特征重要性分析等。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，用于建立欺诈检测系统、优化风险控制策略、减少资金损失。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助其提高交易安全性和客户信任度。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握相关技术和方法。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式，构建和优化欺诈检测模型，从而提高金融交易的安全性。
