信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-romuloflores
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, 风险评估, 交易分析
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月发生的信用卡交易信息，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，从交易开始到结束，未明确具体起始和结束时间，但涵盖了整个9月。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，未具体指明国家或地区。
数据维度：数据集包括31个字段，其中“Time”表示交易发生的时间，前28个字段(V1-V28)是由于保密原因经过PCA（主成分分析）处理后的特征，"Amount"表示交易金额，"Class"为目标变量，表示交易是否为欺诈行为（1代表欺诈，0代表正常）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，便于数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，由机器学习研究人员提供，用于信用卡欺诈检测模型的训练和评估。
该数据集适合用于欺诈交易的检测、异常检测、风险评估和机器学习模型的训练。
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，如欺诈检测算法的比较、特征重要性分析等。
行业应用：可以为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，特别是在信用卡欺诈检测、风险管理、安全策略优化方面。
决策支持：支持金融机构的风险评估、欺诈预警和决策制定，帮助提升风险控制能力。
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模型。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征，构建和评估信用卡欺诈检测模型，从而提高金融安全性和降低损失。
