信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-shreyasrivastava24
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 交易数据, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据挖掘, 金融风控, 数据预处理
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：数据记录了交易发生的时间，具体时间范围未在数据集中明确标示。
地理范围：数据来源于欧洲的信用卡交易，但未具体指明国家或地区。
数据维度：数据集包含31个特征，包括：
Time：交易发生的时间（秒）。
V1-V28：经过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： 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，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的数据集，经过了匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集特别适用于欺诈检测、异常检测等领域的模型训练与评估。
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：适用于金融风险管理、异常检测、机器学习算法研究等领域的学术研究，如欺诈交易识别、风险评估模型构建等。
行业应用：为金融机构和支付平台提供数据支持，尤其适用于信用卡欺诈检测系统的开发和优化，帮助提升风控能力。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，例如优化交易规则、调整风控策略、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和实践欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征和模式，构建和评估欺诈检测模型，实现对信用卡交易的风险控制和安全保障。
