信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-thobui640
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 异常检测, 机器学习, 二分类, 数据挖掘, 风险管理, 交易数据
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，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但提供了交易发生的时间戳（Time）。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，具体国家或地区未明确指出。
数据维度：数据集包含31个特征，其中包括：Time（交易发生的时间），V1到V28（通过主成分分析(PCA)转换后的匿名特征），Amount（交易金额），以及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，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未在数据集中明确说明，但数据已进行PCA处理，匿名化了原始特征。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测和二分类问题的研究和应用。
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、机器学习领域的学术研究，例如新型欺诈检测算法的开发与评估。
行业应用：为银行、支付平台等金融机构提供数据支持，用于构建或改进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和决策制定，优化交易审核流程，减少欺诈损失。
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熟悉欺诈检测相关的技术和方法。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式识别、构建欺诈检测模型，并评估不同算法的性能，从而提高对欺诈行为的识别能力。
