信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-vivekshah0110
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 异常检测, 机器学习, 二分类, 数据分析, 风险管理, 交易数据
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，旨在用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年9月，具体时间未在数据集中详细标注。
地理范围：数据来源于欧洲地区的信用卡交易。
数据维度：数据集包含31个特征，包括时间（Time）、28个经过PCA处理的匿名特征（V1-V28）、交易金额（Amount）和交易类别（Class）。其中Class标签为0表示正常交易，1表示欺诈交易。
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Kaggle，经过匿名处理，已对原始数据进行PCA降维处理，确保数据隐私。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测等研究，以及二分类模型的训练和评估。
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、机器学习等领域的学术研究，例如欺诈检测算法的开发与优化、异常交易行为模式分析等。
行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，尤其适用于信用卡欺诈检测系统的开发、风险评估模型的构建、以及交易风险管理。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，例如优化风控策略、提升欺诈检测的准确性、降低欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、风险管理等课程的实训材料，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欺诈交易的特征，构建和评估欺诈检测模型，帮助用户提升风险识别能力，保障交易安全。
