信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-dawndarasms
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 欺诈检测, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据预处理, 风险管理, 交易分析
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了信用卡交易的详细信息，并标注了交易是否为欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注起始时间，但包含了交易发生的时间信息（Time）。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，但未明确具体国家或地区。
数据维度：数据集包括31个特征，其中：
Time：交易发生的时间（秒）。
V1-V28：经过PCA处理的匿名特征，代表了原始交易数据的复杂信息。
Amount：交易金额。
Class：目标变量，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。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已被脱敏处理，匿名特征V1-V28为PCA降维后的结果。
该数据集适合用于欺诈交易检测、异常检测、二分类问题建模以及风险管理等领域的研究与应用。
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、异常检测等领域的学术研究，例如不同算法在欺诈检测上的表现对比分析。
行业应用：为银行、支付平台等金融机构提供数据支持，用于构建和优化信用卡欺诈检测系统，降低欺诈损失。
决策支持：支持金融机构风险管理部门进行风险评估，优化风控策略，提高风险预警的准确性。
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深入理解欺诈检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估信用卡欺诈检测模型，探索不同特征对欺诈行为的预测能力，从而提升金融交易的安全性。
