信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetectionTransactions-charalambos
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 交易数据, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据分析, 风险评估, 欺诈识别
数据概述：
该数据集包含信用卡交易记录，用于识别潜在的欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，代表了全球范围内的信用卡交易数据。
数据维度：数据集包含多个匿名特征(V1-V28)，以及交易金额(Amount)和类别标签(Class)。其中，Class标签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_sampledata_3.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：该数据集来源于公开的信用卡交易数据，并经过匿名化处理。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测、异常检测、二分类模型构建等领域。
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、机器学习算法研究等领域的学术研究。
行业应用：为银行、金融机构和支付平台提供数据支持，用于构建欺诈检测系统和风险评估模型。
决策支持：支持金融机构制定风险管理策略，优化交易流程，提升客户资金安全。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于构建和评估欺诈检测模型，帮助用户识别欺诈交易，降低金融风险。
