信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-amangoel766
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 交易数据, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据挖掘, 风险管理, 欺诈识别
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了在有限时间内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：数据记录了交易发生的时间，但未提供明确的起始和结束日期，时间单位为秒。
地理范围：数据主要来自欧洲信用卡交易。
数据维度：数据集包含31个特征，包括匿名化的V1至V28特征（通过PCA转换得到），交易金额（Amount），交易时间（Time），以及表示交易是否为欺诈的标签（Class，0代表正常交易，1代表欺诈交易）。
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：数据来源未知，但因其匿名化的特征和明确的欺诈标签，适合用于欺诈检测模型的构建和评估。该数据集已进行匿名化处理，其中V1到V28特征是经过PCA处理后的结果。
该数据集适合用于构建和评估信用卡欺诈检测模型，并用于探索欺诈交易的特征和模式。
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、异常检测和机器学习领域的学术研究，如欺诈检测算法的开发和评估、特征重要性分析、模型解释性研究等。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，特别是在风险管理、欺诈预防和交易安全方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理策略制定，优化欺诈检测系统的规则和模型。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融风控等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解欺诈检测技术和应用。
此数据集特别适合用于构建和测试机器学习模型，以检测信用卡交易中的欺诈行为，并评估不同模型的性能，从而优化交易安全性和风险控制。
