信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-vrushaliphadtare
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 交易检测, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据预处理, 风险评估, 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。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年9月，具体时间未明确。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，具有一定的地域代表性。
数据维度：数据集包含31个特征，包括匿名化处理后的特征V1到V28，交易时间（Time），交易金额（Amount）以及类别标签（Class），其中Class标签表示该交易是否为欺诈交易（1代表欺诈，0代表正常）。
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：数据来源于公开渠道，原始数据已进行匿名化处理。
该数据集适合用于金融欺诈检测、异常检测和风险评估等领域的研究和应用。
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、机器学习算法研究等领域的学术研究，如欺诈交易识别、异常行为分析等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在信用卡欺诈检测、风险管理、反欺诈系统开发等方面。
决策支持：支持金融机构的风险评估、安全策略制定和欺诈损失控制。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解欺诈检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估信用卡欺诈检测模型，帮助用户提高欺诈识别的准确性，降低金融风险。
