信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetectionDataset-muhammedibrahimm
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, 数据挖掘, 风险控制, 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，记录了在一定时间内的信用卡交易记录，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但“Time”字段表示了每笔交易发生的时间。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，可能涵盖多个国家。
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，“Amount”表示交易金额，“Class”是目标变量，表示该交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表正常）。V1至V28是经过PCA（主成分分析）处理后的匿名特征，保护了用户隐私。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，便于数据处理和模型训练。数据已进行匿名化处理，V1-V28为经过PCA处理的特征。
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、欺诈识别等领域的研究，例如欺诈检测算法的开发与评估、机器学习模型的性能比较等。
行业应用：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、优化风险管理策略，提高交易安全性。
决策支持：支持金融机构在风险控制方面的决策制定，帮助优化客户交易安全策略。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等相关课程的实训数据集，帮助学生和研究人员理解和实践欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征，构建分类模型，提高欺诈交易的识别准确率，从而降低金融风险。
