信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-youxuanlim
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, 模型训练
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。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但根据“Time”字段推测为交易发生的时间，单位未明确。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，具体国家或地区未作详细说明。
数据维度：数据集包括31个字段，其中：
Time：交易发生的时间（单位未明）。
V1-V28：通过主成分分析（PCA）转换后的匿名特征，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表示欺诈，0表示正常）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未在数据集中明确说明。已进行PCA处理，匿名化了原始特征。
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：适用于金融风控、异常检测、机器学习算法研究等领域，例如欺诈交易识别、风险评估模型构建等。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，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控制决策，优化交易审查流程，降低欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、金融风控等课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解欺诈检测方法。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征模式，构建和评估欺诈检测模型，并提升模型的预测精度。
