信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-dribrahimkaya45
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, 数据挖掘, 机器学习, 风险管理, 数据分析
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2013年9月期间发生的信用卡交易信息，旨在用于欺诈交易的识别。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2013年9月期间的信用卡交易。
地理范围：数据主要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，其中：Time（交易发生的时间）、Amount（交易金额）、Class（类别，0代表正常交易，1代表欺诈交易），以及V1到V28共28个匿名特征（通过主成分分析（PCA）对原始数据进行降维处理得到）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，V1-V28特征为PCA转换后的结果。该数据集适合用于欺诈检测、异常检测以及二分类问题的研究。
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、机器学习、异常检测等领域的学术研究，如欺诈交易行为分析、新型欺诈检测算法开发等。
行业应用：为银行、支付平台等金融机构提供数据支持，尤其是在风险管理、反欺诈系统构建、交易风险评估等方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定和优化，帮助提升欺诈识别的准确性和效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实践素材，帮助学生和研究人员掌握欺诈检测、异常检测等技术。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式与特征，帮助用户构建和评估欺诈检测模型，从而提高金融交易的安全性。
