信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-curtisgribben
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, 数据挖掘, 机器学习, 风险评估, 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2013年9月期间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2013年9月的时间段，具体时间以秒为单位记录。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，未明确具体国家。
数据维度：包括31个字段，其中“Time”表示交易发生的时间，V1到V28为经过PCA处理后的匿名特征，"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）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开渠道，经过匿名化处理，保护了用户隐私。该数据集常被用于信用卡欺诈检测研究。
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：适用于金融风险管理、异常检测、机器学习等领域的学术研究，如欺诈行为模式分析、新型欺诈检测算法的开发等。
行业应用：为银行、支付平台等金融机构提供数据支持，特别是在风险控制、欺诈预防和交易监控方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化欺诈检测策略，降低欺诈损失。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融风控等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于构建和评估信用卡欺诈检测模型，探索不同特征对欺诈行为的影响，提升欺诈识别的准确率。
