信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-mukunziwinfred
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 异常检测, 二元分类, 数据挖掘, 机器学习, 金融风控, 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，记录了在特定时间段内发生的信用卡交易信息，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，Time字段可能表示交易发生的时间与第一个交易的时间差。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，具体国家未公开。
数据维度：数据集包含31个字段，包括Time（交易时间）、V1-V28（经过PCA处理的匿名特征）、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.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源未知，但经过匿名化处理，V1到V28特征为PCA降维后的结果，保护了原始数据的隐私。
该数据集适合用于金融欺诈检测、异常检测、二元分类等任务。
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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如欺诈检测算法的开发、异常交易行为分析等。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，用于构建欺诈检测系统，提升风险管理能力。
决策支持：支持金融机构制定风险控制策略，优化交易流程，减少欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，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与模式，构建和评估欺诈检测模型，从而提高金融交易的安全性。
