信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-arshahuja
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, 数据集, 机器学习, 交易数据, 风险管理, 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。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记录在“Time”字段中。
地理范围：数据来源于欧洲的信用卡交易。
数据维度：数据集包含31个特征，其中包括28个经过PCA（主成分分析）处理的匿名特征（V1-V28），以及“Time”（交易发生时间）、“Amount”（交易金额）和“Class”（类别，0表示正常交易，1表示欺诈交易）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已被匿名化处理，以保护用户隐私。该数据集适用于欺诈检测、异常检测等研究。
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、欺诈检测等领域的学术研究，如新型欺诈检测算法的开发与评估。
行业应用：为金融机构、支付平台等提供数据支持，特别是在风险控制、欺诈预防、客户行为分析等方面。
决策支持：支持金融机构的风险评估、欺诈预警系统的构建，以及优化风险管理策略。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、风险管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征与模式，构建和评估欺诈检测模型，从而提高金融交易的安全性，降低损失。
