信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetectionDataset-abhi221203
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 异常检测, 二分类, 数据集, 金融风控, 机器学习, 数据分析, 交易数据
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，用于信用卡欺诈交易的检测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但每条记录包含交易发生的时间（Time）。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，具体地区未明确。
数据维度：数据集包括31个字段，其中"V1"到"V28"为经过PCA（主成分分析）处理的匿名特征，"Time"表示交易发生的时间，"Amount"表示交易金额，"Class"为标签，标记该笔交易是否为欺诈（0代表正常，1代表欺诈）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，便于数据导入和分析。
来源信息：数据来源为公开数据集，具体来源未在数据集本身中明确。该数据集常用于金融风控、欺诈检测和异常检测等领域。
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：适用于金融领域、机器学习和数据挖掘相关的学术研究，例如欺诈检测算法的开发与评估，异常检测模型的构建。
行业应用：为银行、金融机构和支付平台提供数据支持，用于构建欺诈检测系统，提高风险管理能力，降低损失。
决策支持：支持金融机构的风险评估和决策制定，帮助优化风控策略和提升欺诈识别的准确性。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和金融风控课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入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特征模式，构建和优化欺诈检测模型，从而提升金融交易的安全性。
