信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-kbhaskar306
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 异常检测, 二分类, 数据挖掘, 机器学习, 风险管理, 交易数据
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了信用卡交易的详细信息，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”字段指示了交易发生的时间。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，具有一定的地域代表性。
数据维度：数据集中包括31个字段，其中“Time”表示交易发生的时间，“Amount”表示交易金额，“Class”是目标变量，表示交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表正常）。V1到V28为通过主成分分析（PCA）处理后的匿名特征。
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，经过匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测等研究和应用。
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、机器学习等领域的学术研究，例如欺诈交易识别、风险评估模型构建等。
行业应用：可以为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，用于构建信用卡欺诈检测系统，提升风险管理能力。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助优化欺诈检测策略，降低欺诈损失。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的实训材料，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特征，构建和评估欺诈检测模型，实现对欺诈行为的有效识别。
