信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-abhinavvvvvvvvvv
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 交易数据, 二分类, 异常检测, 机器学习, 数据挖掘, 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，记录了在2013年9月期间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：数据记录了从2013年9月开始的时间序列交易数据。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，但具体国家或地区未明确标注。
数据维度：数据集包括“Time”（交易发生的时间）、V1-V28（PCA变换后的匿名特征）、“Amount”（交易金额）和“Class”（分类标签，0表示正常交易，1表示欺诈交易）。
数据格式：CSV格式，文件名为Creditcard_data.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，用于信用卡欺诈检测研究。
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、异常检测、欺诈识别等领域的学术研究，如欺诈交易模式分析、新型欺诈检测算法开发等。
行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，可用于构建欺诈检测模型、优化风险控制系统和提升交易安全性。
决策支持：支持金融机构的风险评估和决策制定，帮助优化反欺诈策略，降低经济损失。
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数据，帮助学生和研究人员理解欺诈检测流程，掌握相关技术。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易中的欺诈行为模式，构建高效的欺诈检测模型，从而提高交易安全性并降低金融风险。
