信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-mohsinali08000
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 欺诈检测, 异常检测, 机器学习, 分类, 数据安全, 风险管理, 交易数据
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了信用卡交易的详细信息，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但提供交易时间（Time）作为参考。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，具有地域局限性。
数据维度：包括交易时间（Time）、匿名化的主成分分析（PCA）转换后的特征（V1-V28）、交易金额（Amount）和交易类别（Class，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，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据集来源于公开的信用卡交易数据，经过匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于欺诈交易检测、异常检测和分类问题的研究。
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：适用于金融风控、机器学习和异常检测领域的学术研究，如欺诈行为模式分析、新型检测算法开发等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，尤其适用于信用卡欺诈检测系统、风险评估模型和交易监控系统的开发。
决策支持：支持金融机构的风险管理和安全策略制定，优化交易安全性和用户体验。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘和金融风控课程的实训案例，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易的欺诈行为模式，构建高精度的欺诈检测模型，从而提升金融机构的风险防控能力。
