信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-aniruddhachoudhury
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 异常检测, 机器学习, 二元分类, 风险管理, 数据分析, 交易数据, 深度学习
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2013年9月期间发生的信用卡交易信息，主要用于信用卡欺诈交易的检测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年9月，具体时间信息以秒为单位。
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：数据集包括31个特征，其中“Time”表示交易发生的时间， “Amount”表示交易金额， “Class”是目标变量，表示交易是否为欺诈（1为欺诈，0为正常）。V1到V28是经过PCA处理后的匿名特征。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle数据集，已进行匿名化处理和特征工程。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测和二元分类等任务，以及相关机器学习算法的训练和评估。
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、异常检测等领域的学术研究，如新型欺诈行为识别、模型性能评估等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，特别是在风险管理、欺诈预防、交易安全等方面。
决策支持：支持金融机构的风险评估、欺诈预警系统构建，提升决策效率。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测问题。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易欺诈的模式和特征，提升欺诈检测模型的准确性和效率。
