信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-jeeteshrajpal2
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 交易数据, 风险控制, 机器学习, 异常检测, 数据分析, 二分类, 资金安全
数据概述：
该数据集包含信用卡交易数据，用于识别潜在的欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但包含了交易的时间信息，可以用于分析交易发生的时间模式。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可以推断为全球范围内的信用卡交易数据。
数据维度：数据集包含31个字段，其中Time表示交易发生的时间，V1到V28是经过PCA处理的匿名化特征，Amount表示交易金额，Class是目标变量，表示该笔交易是否为欺诈交易（0表示正常，1表示欺诈）。
数据格式：CSV格式，文件名为Creditcard_data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，保护用户隐私。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测、风险评估和异常交易识别等研究。
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、机器学习和异常检测等领域的学术研究，如欺诈检测算法的开发与评估。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，用于构建信用卡欺诈检测系统，提升风险控制能力。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助优化反欺诈策略，降低资金损失。
教育和培训：作为金融风控、机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测方法。
此数据集特别适合用于构建和评估欺诈检测模型，探索欺诈交易的特征，提升模型的预测准确率，从而降低金融欺诈的风险。
