信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-odinjfwang
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 异常检测, 机器学习, 数据分析, 二元分类, 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月发生的信用卡交易信息，用于识别欺诈性交易。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。
地理范围：数据主要来源于欧洲信用卡交易。
数据维度：数据集包括31个特征，其中：
Time：交易发生的时间（秒）。
V1-V28：通过PCA（主成分分析）处理后的匿名特征。
Amount：交易金额。
Class：目标变量，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：数据来源于公开数据集，经过匿名化处理，保护了用户隐私。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测等研究。
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：适用于金融风控、异常检测等领域的学术研究，如欺诈交易识别算法的研究、不同机器学习模型的性能对比等。
行业应用：为银行、支付机构等提供数据支持，特别是在信用卡欺诈检测、风险评估、反欺诈系统开发等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化风险控制策略，降低欺诈损失。
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材料，帮助学生和研究人员理解欺诈检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式和特征，构建和评估欺诈检测模型，帮助用户提升风控能力，减少经济损失。
