信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-yogeshratheea
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 交易检测, 异常检测, 数据挖掘, 二分类, 机器学习, 风险评估, 深度学习
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：数据记录了交易发生的时间，但具体时间单位未明确。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，但未具体指明国家或地区。
数据维度：包括31个特征，其中：
Time：交易发生的时间（单位未指定）。
V1-V28：PCA转换后的匿名化特征，保护用户隐私。
Amount：交易金额。
Class：目标变量，表示交易是否为欺诈（1表示欺诈，0表示正常）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已经过PCA转换处理。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测等研究，以及相关的机器学习模型训练。
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：适用于金融风险管理、欺诈检测算法研究等学术研究，如不同机器学习模型的性能比较、特征重要性分析等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，特别是在信用卡欺诈检测、风险评估、反欺诈系统构建等方面。
决策支持：支持金融机构的决策制定，帮助优化风险管理策略，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深入理解欺诈检测问题。
此数据集特别适合用于探索不同机器学习算法在欺诈检测中的应用，以及分析交易特征对欺诈行为的影响，进而提高欺诈检测的准确率。
