信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-reshma05129
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 交易检测, 数据挖掘, 二分类, 异常检测, 机器学习, 风险评估, 深度学习
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2013年9月期间的信用卡交易，具体时间单位未明确。
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个字段，包括“Time”（交易发生的时间）、V1到V28（通过PCA变换得到的匿名化特征）、“Amount”（交易金额）和“Class”（类别标签，0代表正常交易，1代表欺诈交易）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源未明确，但通常此类数据集来自于学术研究或公开数据平台，用于欺诈检测算法的开发和评估。该数据集已进行PCA变换，特征已匿名化处理。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测以及相关机器学习模型的训练和评估。
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、异常检测和机器学习交叉领域的学术研究，如欺诈交易识别、特征重要性分析、模型性能评估等。
行业应用：为金融机构、支付平台等提供数据支持，尤其适用于构建信用卡欺诈检测系统、提升风险管理能力。
决策支持：支持金融机构和相关监管部门的风险评估和决策制定，帮助优化欺诈预防策略。
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数据，帮助学生和研究人员深入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模式识别、构建高效的分类模型，并评估不同算法在欺诈检测任务中的表现，从而提升金融交易的安全性。
