信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-silveryzz
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 异常检测, 机器学习, 二分类, 数据挖掘, 金融风控, 风险管理
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：数据未明确标注具体时间范围，但Time字段显示了交易发生的时间（秒）。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，但未提供具体的国家或地区信息。
数据维度：数据集包含31个特征，包括：
Time：交易发生的时间。
V1-V28：PCA（主成分分析）处理后的匿名特征，用于保护用户隐私。
Amount：交易金额。
Class：目标变量，标识交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表正常）。
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、机器学习等领域的学术研究，如欺诈交易识别、异常行为分析等。
行业应用：为金融机构和支付平台提供数据支持，用于构建和改进欺诈检测系统，降低金融风险。
决策支持：支持金融风险管理部门的决策制定，优化风险控制策略。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等课程的实训材料，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欺诈交易的模式，构建高效的欺诈检测模型，并提升金融交易的安全性。
