信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-anhvu99
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, 数据挖掘, 风险管理, 交易数据, 数据分析
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范围，但从“Time”字段推断为交易发生的时间。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，具体国家或地区未明确。
数据维度：数据集包括31个特征，其中：
Time：交易发生的时间（秒）。
V1-V28：PCA（主成分分析）变换后的匿名特征，用于保护用户隐私。
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，方便数据分析与模型构建。
来源信息：数据集来源于公开的Kaggle竞赛，原始数据经过了PCA转换，以保护敏感信息。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测、二分类任务，以及机器学习模型的训练与评估。
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：适用于金融风险管理、欺诈检测等领域的研究，如异常检测算法的比较、欺诈交易模式分析等。
行业应用：为银行、支付平台等金融机构提供数据支持，可用于构建欺诈检测系统、提高风险管理水平。
决策支持：支持金融机构的风险评估、策略制定和安全措施优化。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等课程的实训材料，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信用卡交易数据中的欺诈行为模式，构建有效的欺诈检测模型，从而提升金融交易的安全性。
