信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-gurkamalsinghbrar
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, 交易数据
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2013年9月期间发生的信用卡交易信息，用于识别潜在的欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了2013年9月的时间范围，具体时间单位未明确。
地理范围：数据主要涉及欧洲地区的信用卡交易。
数据维度：数据集包含31个特征，包括“Time”（交易发生的时间）、“Amount”（交易金额）以及V1至V28的匿名化特征（通过PCA处理后的原始特征），以及“Class”标签，用于标识交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表正常）。
数据格式：CSV格式，文件名为Creditcard_data.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，已进行特征匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测、二分类等机器学习任务。
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、欺诈行为模式分析等领域的学术研究，如异常检测算法评估、欺诈预测模型构建等。
行业应用：为银行、金融机构和支付平台提供数据支持，用于改进欺诈检测系统、降低欺诈损失、优化风险管理策略。
决策支持：支持金融机构的风险评估、安全策略制定和反欺诈措施优化。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘和金融风控课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握欺诈检测技术和实践。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易中的欺诈模式，构建和评估欺诈检测模型，提升对金融交易风险的识别和管理能力。
