信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-gungunshukla15
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 交易数据, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据分析, 风险管理
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了在特定时间段内发生的信用卡交易信息，用于识别潜在的欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但“Time”字段记录了每笔交易发生的时间。
地理范围：数据主要来源于欧洲信用卡交易。
数据维度：数据集包含31个特征，其中：
Time：交易发生的时间。
V1-V28：通过PCA（主成分分析）处理后的匿名化特征，代表原始交易数据的不同维度。
Amount：交易金额。
Class：目标变量，表示交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表正常）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，便于数据分析与建模。
该数据集来源于公开研究，经过匿名化处理，适用于欺诈检测、异常检测等相关研究。
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、机器学习等领域的学术研究，如欺诈行为模式识别、异常交易预测等。
行业应用：为金融机构、支付平台等提供数据支持，用于构建和优化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评估、策略制定和欺诈预防措施的优化。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训案例，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，构建分类模型，以及评估不同算法的性能，从而提高欺诈检测的准确性和效率。
