信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-qubebox
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, 机器学习, 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，记录了信用卡交易的详细信息，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“Time”字段表示了每笔交易与数据集中第一笔交易之间的时间差（秒）。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易。
数据维度：数据集包含31个字段，包括“Time”（交易时间）、V1到V28（匿名化处理的特征）、“Amount”（交易金额）和“Class”（类别标签，0代表正常交易，1代表欺诈交易）。
数据格式：CSV格式，文件名为Creditcard_data.csv，方便数据分析与模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测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：适用于金融风险管理、异常检测和机器学习相关领域的学术研究，如欺诈检测算法的开发、模型性能评估等。
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，提升风险控制能力。
决策支持：支持金融机构的风险评估、欺诈预警和安全策略制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和风险管理课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易中的欺诈行为模式，帮助用户构建和优化欺诈检测模型，从而降低金融损失。
