信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-mdakheelbaba
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, 数据挖掘, 机器学习, 风险管理, 欺诈识别
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2013年9月期间发生的信用卡交易记录。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从起始时间到结束时间内的交易，时间跨度未明确标注，但数据提供了交易发生的时间信息。
地理范围：数据来源于欧洲地区的信用卡交易。
数据维度：数据集包括31个特征，其中“Time”表示交易发生的时间，“Amount”表示交易金额，“Class”是目标变量，用于标识交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表正常）。V1到V28是经过PCA（主成分分析）处理后的匿名特征，以保护用户隐私。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，便于数据分析和模型构建。数据已进行标准化处理。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测、异常检测和二分类模型的构建。
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、异常检测、欺诈检测等领域的研究，如欺诈行为模式分析、新型欺诈检测算法研究。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，尤其是在风险控制、欺诈预警、反欺诈系统建设等方面。
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：作为数据科学、机器学习和金融风控课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测相关知识。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征，建立并优化欺诈检测模型，从而提升风险管理能力和降低金融损失。
