信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-klmngg
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 交易, 异常检测, 分类, 机器学习, 数据预处理, 风险评估
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信息，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确标明，但“Time”字段显示了交易发生的时间，单位为秒，可用于分析交易发生的时间特征。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易。
数据维度：数据集包含31个特征，包括匿名化处理的V1至V28特征（通过PCA变换获得，保护用户隐私），交易发生的时间（Time），交易金额（Amount）和交易类别（Class）。其中，Class字段为标签，0代表正常交易，1代表欺诈交易。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，便于数据分析和建模。
数据来源：该数据集来源于公开的信用卡交易数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于欺诈检测相关的研究和应用，特别是在数据挖掘、机器学习和风险管理等领域。
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：适用于欺诈检测、异常检测相关的学术研究，如新型欺诈手段识别、欺诈模式分析、特征重要性分析等。
行业应用：为金融机构、支付平台等提供数据支持，用于构建和优化信用卡欺诈检测系统，提高风险管理能力。
决策支持：支持金融机构的风险评估和策略制定，例如调整交易限额、优化风控规则、改进客户服务等。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测技术，提升实践能力。
此数据集特别适合用于探索不同机器学习模型在信用卡欺诈检测中的表现，以及分析交易特征与欺诈行为之间的关系，从而优化欺诈检测策略，降低金融风险。
