信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-ashwiniawari
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据挖掘, 风险管理, 数据预处理
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，包括正常交易和欺诈交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但“Time”字段表示交易发生的时间（秒）。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，但未具体指明国家或地区。
数据维度：数据集包含31个特征，其中包括：
Time：交易发生的时间。
V1-V28：PCA（主成分分析）转换后的匿名化特征，用于保护用户隐私。
Amount：交易金额。
Class：目标变量，标识交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表正常）。
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，经过匿名化处理，适用于欺诈检测相关的研究。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测、二分类等机器学习任务。
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、异常检测等领域的学术研究，如新型欺诈检测算法的开发、特征重要性分析等。
行业应用：为金融行业提供数据支持，尤其适用于信用卡风险管理、欺诈预警系统的构建。
决策支持：支持金融机构的风险评估和策略优化，帮助提升欺诈识别的准确性和效率。
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理解和应用欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于构建和评估欺诈检测模型，帮助用户提升对欺诈行为的识别能力，降低经济损失。
