信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-akashsuryakantgade
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记录，用于信用卡欺诈检测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但“Time”字段表示了每笔交易发生的时间，以秒为单位。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，未具体说明国家或地区。
数据维度：数据集包括31个特征，其中：
Time：交易发生的时间。
V1-V28：经过PCA（主成分分析）处理后的匿名化特征，用于保护用户隐私。
Amount：交易金额。
Class：目标变量，表示交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表非欺诈）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便数据分析和建模。
该数据集特别适用于欺诈检测模型的构建和评估，以及异常检测算法的研究。
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、异常检测等领域的学术研究，如欺诈行为模式识别、新型欺诈手段分析等。
行业应用：为银行、支付机构等金融行业提供数据支持，特别是在构建信用卡欺诈检测系统、提升风险管理能力等方面。
决策支持：支持金融机构的风险评估和决策制定，有助于优化风控策略，降低欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习和数据科学课程的实训案例，帮助学生和研究人员学习和掌握欺诈检测相关的技术和方法。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易中的欺诈模式，构建和评估欺诈检测模型，并提升金融机构的风险管理水平。
