信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetectionTransactions-aggarwalrahul
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据集, 交易数据, 风险评估, 数据分析
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月期间发生的信用卡交易信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年9月，具体时间未在数据集中明确。
地理范围：数据来源于欧洲地区，反映了该地区的信用卡交易行为。
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，V1到V28是经过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，包含了交易的详细信息，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle，原始数据未公开具体来源，经过匿名化处理，包含了交易的各种特征。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测、风险评估等领域的研究和应用。
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：适用于机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如欺诈检测算法的开发和评估，异常检测方法的比较与优化。
行业应用：可以为金融机构、支付平台提供数据支持，用于构建欺诈检测系统、风险管理模型，提升交易安全性。
决策支持：支持企业和组织在信用卡交易风险评估、安全策略制定方面的决策，从而降低欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、金融风控等课程的实践材料，帮助学生和研究人员理解欺诈检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易数据中的欺诈行为模式，构建和优化欺诈检测模型，提升交易安全性和风险管理水平。
