信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-shrutikubade
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 异常检测, 机器学习, 二分类, 数据分析, 风险管理, 欺诈识别, 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，记录了在2013年9月期间发生的信用卡交易，旨在用于欺诈交易的检测。主要特征如下：
时间跨度：数据覆盖了2013年9月的时间段，具体时间信息以秒为单位记录。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，但未提供具体的国家或地区信息。
数据维度：数据集包含31个特征，包括：
Time：交易发生的时间（秒）。
V1-V28：通过主成分分析（PCA）处理后的匿名特征。
Amount：交易金额。
Class：目标变量，1代表欺诈交易，0代表正常交易。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便数据读取和分析。
来源信息：数据来源于Kaggle，经过匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测、异常检测、二分类问题研究和机器学习模型训练。
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、异常检测和机器学习算法研究，例如评估不同的分类算法在不平衡数据集上的表现。
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，降低欺诈损失。
决策支持：支持金融机构的风险管理策略制定，优化交易审核流程，提高欺诈识别的准确性。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解欺诈检测的原理和方法。
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，从而提高金融交易的安全性。
