信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-sultan53
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 交易检测, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据挖掘, 风险管理, 样本不平衡
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，用于信用卡欺诈交易的检测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但包含了交易时间戳。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易。
数据维度：数据集包含31个特征，包括时间（Time）、匿名化的主成分分析（PCA）处理后的交易特征（V1-V28）、交易金额（Amount）和类别标签（Class）。其中，V1到V28是由于保密原因经过PCA处理后的特征，Class标签代表交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表正常）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，便于数据分析和建模。
数据来源：该数据集来源于Kaggle，由公开的信用卡交易数据构成，经过匿名化处理。该数据集为公开可用，并被广泛用于欺诈检测相关的研究与实践。
该数据集适合用于欺诈交易检测、异常检测、二分类建模等任务。
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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如欺诈检测算法的比较、异常检测方法的评估等。
行业应用：为金融机构和支付平台提供数据支持，尤其适用于信用卡欺诈检测系统的开发和优化。
决策支持：支持风险管理部门的决策制定，帮助提升欺诈交易的识别率和降低损失。
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材料，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不平衡数据集的处理方法、欺诈交易的特征分析，以及不同机器学习模型的性能比较，帮助用户实现对欺诈交易的有效识别和防范。
