信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-kr1kaggle
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据分析, 风险评估, 交易安全
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。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年9月，具体时间未在数据集中明确。
地理范围：数据主要来源于欧洲信用卡交易。
数据维度：数据集包含31个特征，包括匿名化的V1至V28变量（通过PCA降维处理，保护用户隐私），Time（交易发生的时间）、Amount（交易金额）和Class（标记，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，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，具体来源未在数据集中明确，但数据已进行匿名化处理和预处理。
该数据集适合用于欺诈交易检测、异常检测等研究，以及数据建模和机器学习技术的应用。
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、欺诈检测与异常检测的学术研究，如不同机器学习算法在欺诈检测方面的性能对比研究。
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，优化风险控制策略，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，帮助其更好地识别和预防欺诈行为，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辅助材料，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和可靠性。
