信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-bandimohitha
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 交易数据, 异常检测, 二分类, 数据预处理, 机器学习, 风险评估, 欺诈识别
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了在特定时间段内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：数据未明确标注时间范围，但包含交易发生的时间戳（Time），单位为秒。
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：数据集包括31个特征，其中：
Time：交易发生的时间（秒）。
V1-V28：通过PCA（主成分分析）处理后的匿名特征，用于保护用户隐私。
Amount：交易金额。
Class：目标变量，表示交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表正常）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理和预处理。
该数据集适合用于欺诈交易检测、异常检测和二分类问题的研究。
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、异常检测领域的学术研究，如欺诈检测算法的优化、特征重要性分析等。
行业应用：为银行、支付平台等金融机构提供数据支持，尤其适用于构建信用卡欺诈检测系统，提升风险管理能力。
决策支持：支持金融机构的风险评估和决策制定，帮助优化风控策略，降低欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习和数据挖掘课程的实训素材，帮助学生理解二分类问题、异常检测方法，以及数据预处理技巧。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式和特征，帮助用户构建和优化欺诈检测模型，提高金融交易的安全性。
