信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-padmajyothi
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 交易数据, 数据异常, 二分类, 机器学习, 风险评估, 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，旨在用于欺诈交易的检测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年9月，具体时间未明确标注，但包含交易发生的时间信息。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，但未具体指明国家或地区。
数据维度：数据集包括31个特征，其中：Time表示交易发生到数据集中的首笔交易的时间间隔；V1-V28是经过PCA处理后的匿名特征，代表原始特征；Amount表示交易金额；Class是目标变量，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.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle，原始数据由机器学习研究者提供，经过匿名化处理。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测等研究，以及相关模型的训练与评估。
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，如欺诈交易识别、风险评估模型构建等。
行业应用：为银行、支付机构等金融行业提供数据支持，用于构建和优化欺诈检测系统，减少资金损失。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，提升风险控制效率，降低运营成本。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训案例，帮助学生和研究人员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欺诈行为的模式与特征，并构建有效的分类模型，从而提高欺诈检测的准确性和效率。
