信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-arafat1746
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 异常检测, 二分类, 数据挖掘, 机器学习, 风险管理, 金融风控
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2013年9月期间发生的信用卡交易信息，旨在用于信用卡欺诈检测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年9月，具体时间未在数据集中明确标示，但以秒为单位。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易。
数据维度：数据集包括31个字段，其中“Time”表示交易发生的时间，“Amount”表示交易金额，“Class”是目标变量，表示交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表正常）。V1到V28是由于保密原因经过PCA处理的特征。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集由Kaggle平台提供，数据来源未明确，但经过了匿名化处理。
该数据集特别适合用于欺诈检测、异常检测和二分类问题的研究。
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、欺诈检测领域的学术研究，例如新型欺诈检测算法的开发与评估、不同机器学习模型在欺诈检测中的性能比较等。
行业应用：可以为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，用于构建和优化信用卡欺诈检测系统，降低金融风险。
决策支持：支持风险管理部门进行风险评估和策略制定，提高欺诈识别的准确性和效率。
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掌握欺诈检测的实践技能。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征，构建高效的欺诈检测模型，从而提升金融安全水平。
