信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-ehsaanali
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, 机器学习, 数据预处理, 风险管理, 金融
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的交易信息和是否为欺诈交易的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明起始和结束时间，但包含交易发生的时间戳（Time）。
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：数据集包含31个特征，包括：
Time：交易发生的时间。
V1-V28：经过PCA（主成分分析）处理后的匿名化特征，代表了交易的各种属性。
Amount：交易金额。
Class：类别标签，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，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，数据经过了匿名化处理，保护了用户隐私。
该数据集特别适用于欺诈交易检测、异常检测和二分类问题的研究。
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、机器学习算法性能评估等方面的学术研究。
行业应用：可以为银行、支付平台等金融机构提供数据支持，用于构建信用卡欺诈检测模型，提高风险管理水平。
决策支持：支持金融机构的风险评估和决策制定，优化交易安全策略，降低欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、风险管理等课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征模式，构建和评估二分类模型，提升信用卡交易的安全性。
