信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-yudongcheng
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 交易数据, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据挖掘, 金融风控, 风险管理
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，旨在用于信用卡欺诈交易检测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，但“Time”字段记录了每笔交易与数据集中第一笔交易之间的时间间隔（以秒为单位）。
地理范围：数据来源于欧洲地区的信用卡交易记录，但未提供具体的国家或地区信息。
数据维度：数据集包含31个特征，包括：
Time：交易发生的时间。
V1-V28：经过PCA（主成分分析）处理的匿名化特征，用于保护用户隐私。
Amount：交易金额。
Class：目标变量，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.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于欺诈检测相关的研究，并可用于构建和评估机器学习模型。
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：适用于金融风险管理、欺诈检测算法研究、异常检测方法探索等学术研究。
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，提升风险管理能力。
决策支持：支持金融机构的风险评估、欺诈预警和策略优化。
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材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测问题。
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，从而提高金融交易的安全性和可靠性。
