信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-nelson0424
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 交易数据, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据预处理, 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，但包含了交易发生的时间信息（Time字段），可用于分析交易发生的时间模式。
地理范围：数据主要来源于欧洲信用卡交易，但未明确具体国家或地区。
数据维度：数据集包含多个匿名特征 (V1-V28)，以及交易时间 (Time)、交易金额 (Amount) 和交易类别 (Class) 等字段。其中，Class字段表示交易是否为欺诈 (1) 或正常 (0)。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：datos.fraude.train.csv (训练集) 和 datos.fraude.test.csv (测试集)。训练集包含Class标签，用于模型训练，测试集不包含Class标签，用于模型评估。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，V1-V28字段为PCA降维后的结果。
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、机器学习等领域的学术研究，如欺诈交易识别、异常交易行为分析等。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，尤其在风险评估、欺诈预警、反欺诈系统构建等方面具有实用价值。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化风险控制策略，降低欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测模型。
此数据集特别适合用于构建和评估信用卡欺诈检测模型，并探索欺诈交易的特征和模式，帮助用户提升风险管理水平。
