信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-eshivaprasadgoud
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 异常检测, 数据挖掘, 二分类, 机器学习, 交易数据, 风险控制
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了交易发生的时间，但未明确起始和结束年份。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，但未明确具体国家。
数据维度：数据集包括31个特征，主要由V1至V28的匿名化特征构成，以及Time（交易时间）、Amount（交易金额）和Class（类别，0代表正常交易，1代表欺诈交易）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的kaggle数据集，原始数据经过了匿名化处理。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测、异常检测、二分类等相关研究。
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、异常检测等领域的学术研究，例如欺诈交易识别、风险评估模型构建等。
行业应用：为银行、金融机构等提供数据支持，尤其适用于信用卡欺诈检测系统的开发、风险控制策略的制定和优化。
决策支持：支持金融机构进行风险评估和决策，帮助优化风险管理策略，减少欺诈损失。
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掌握欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式与特征，构建和评估欺诈检测模型，从而提升金融交易的安全性。
