信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-bharatikulkarni1806
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, 数据预处理, 数据挖掘, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了在特定时间段内发生的信用卡交易信息，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但提供了交易发生的时间（Time），以秒为单位。
地理范围：数据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：包括31个字段，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，表示交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表正常）。V1到V28是经过PCA处理后的匿名特征，用于保护用户隐私。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，特征V1-V28为经过PCA处理后的结果。
该数据集适合用于欺诈交易检测相关的研究和应用，以及二分类模型的训练和评估。
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，如欺诈检测算法的比较、异常交易行为分析等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，特别是在信用卡欺诈检测、风险评估、反欺诈系统开发等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化欺诈检测策略，降低欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解二分类问题，掌握欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征模式，构建和评估欺诈检测模型，帮助用户提高风险防范能力，减少经济损失。
