信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-yns17012004
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, 风险管理, 模式识别
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了在一定时间内的信用卡交易信息，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但“Time”字段显示了交易发生的时间，可用于分析交易发生的时间模式。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，但未具体指明国家或地区。
数据维度：包括“Time”（交易发生时间）、V1-V28（匿名化处理的特征，可能为PCA降维后的结果）、“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）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard6.csv，便于数据分析和建模处理。
数据来源：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理和预处理。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测、异常检测和二分类问题的研究。
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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如欺诈检测算法的开发与评估、异常交易模式分析等。
行业应用：为银行、金融机构和支付平台提供数据支持，用于构建欺诈检测系统，提高交易安全性，降低经济损失。
决策支持：支持风险管理部门制定更有效的风险控制策略，优化欺诈检测模型的性能。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和金融风险管理课程的实践材料，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征，构建和评估欺诈检测模型，从而提高交易安全性和风险管理水平。
