信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-yashprataprajoria
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 交易数据, 二分类, 异常检测, 机器学习, 数据分析, 风险评估
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，旨在用于欺诈交易的检测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2013年9月的时间跨度，具体时间信息包含在“Time”字段中，以秒为单位。
地理范围：数据来源于欧洲地区的信用卡交易。
数据维度：数据集包括31个字段，其中“Time”表示交易发生的时间，“Amount”表示交易金额，“Class”是目标变量，表示该交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表正常）。V1到V28是经过PCA处理的匿名特征。
数据格式：CSV格式，文件名为Creditcard_data.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测、异常检测和二分类问题的研究。
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、欺诈检测领域的学术研究，如构建更准确的欺诈检测模型、探索不同特征的重要性、研究不平衡数据集的处理方法等。
行业应用：为银行、支付平台等金融机构提供数据支持，尤其是在风险评估、欺诈预警、反洗钱等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理和决策制定，帮助优化交易安全策略，减少欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解欺诈检测的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征模式，构建和评估欺诈检测模型，帮助用户提高识别欺诈交易的能力，降低金融风险。
