信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-muradpitafi
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 交易数据, 二分类, 异常检测, 机器学习, 数据分析, 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2013年9月期间发生的信用卡交易信息，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2013年9月的时间段内的交易数据，具体时间以秒为单位。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，未明确具体国家。
数据维度：数据集包含31个特征，包括：
Time：交易发生的时间（秒）；
V1-V28：匿名化处理后的PCA转换特征，反映了原始交易数据的复杂信息；
Amount：交易金额；
Class：类别标签，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，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，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测和风险评估等领域的研究。
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：适用于金融风险管理、欺诈检测相关的学术研究，如异常检测算法、分类模型性能评估等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，用于构建信用卡欺诈检测系统，提高交易安全性和风险控制能力。
决策支持：支持金融机构的风险评估和决策制定，优化风控策略，减少欺诈造成的损失。
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理解和应用欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易数据中的欺诈模式，评估不同模型的检测效果，并提升欺诈检测系统的准确性和效率。
