信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudTransactionDetection-palakdoshijain
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 交易数据, 欺诈检测, 机器学习, 数据分析, 金融风控, 风险评估, 异常检测
数据概述：
该数据集包含来自多个金融机构的信用卡交易记录，记录了信用卡交易的详细信息，并标注了交易是否为欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围跨度不明确，但包含了不同年份的交易记录，可用于分析不同时间段的欺诈模式。
地理范围：数据来源于全球范围内的信用卡交易，交易地点涉及多个城市和地区。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如交易时间、交易金额、持卡人姓名、卡号（已加密）、商户名称、商户类别代码（MCC）、交易地点、交易货币、卡类型、有效期、CVV码（已加密）、交易响应码、交易ID、欺诈标识、历史交易记录、交易来源、IP地址、设备信息、用户账户信息和交易备注等。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card_fraud.csv，便于数据分析和模型构建。数据已进行脱敏处理，如卡号和CVV码已加密。
该数据集适用于信用卡欺诈行为的检测、风险评估和欺诈模式分析，以及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、欺诈检测等领域的研究，如异常交易识别、欺诈行为模式分析、欺诈预测模型构建等。
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、反欺诈系统、交易监控等方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制决策，优化风控策略，降低欺诈损失。
教育和培训：作为金融风控、机器学习、数据分析等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员熟悉欺诈检测流程，提升数据分析能力。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征，构建欺诈检测模型，提升金融机构的风险管理水平。
