信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-ishaangaba17
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, 机器学习, 数据分析, 风险管理, 时间序列
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了信用卡交易的详细信息，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但“Time”字段表示了每笔交易发生的时间，单位为秒，从数据集中的第一笔交易开始计算。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，未具体说明国家或地区。
数据维度：包括“Time”（交易发生时间）、V1到V28（经过PCA处理的匿名化特征）、“Amount”（交易金额）和“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_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，已进行特征匿名化处理。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测、异常检测等相关研究和模型构建。
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，例如欺诈交易模式识别、模型性能评估等。
行业应用：为银行、金融机构、支付平台提供数据支持，用于构建欺诈检测系统、优化风险管理策略。
决策支持：支持金融机构的风险评估和决策制定，帮助提升欺诈识别的准确性和效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融风控等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测的实践应用。
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，从而提高金融交易的安全性和可靠性。
