信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-sakshisinghssg
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, 数据挖掘, 风险管理, 金融
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记录。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围为2013年9月，具体时间单位为秒，从0秒开始记录。
地理范围： 数据来源于欧洲信用卡交易，未具体指明国家或地区。
数据维度： 数据集包含31个特征，其中：
Time：交易发生的时间（秒）。
V1-V28：因保密原因经过PCA变换后的特征，表示原始交易特征。
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，便于数据分析和建模。
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说明，但常见于机器学习和数据挖掘相关研究。已对原始数据进行了特征工程，使用PCA进行降维处理。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测等任务，以及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、二分类算法等学术研究，如欺诈交易识别、风险评估模型构建等。
行业应用： 可以为金融机构、支付平台等提供数据支持，特别是在信用卡欺诈检测、风险控制、反欺诈系统优化等方面。
决策支持： 支持金融机构的风险管理策略制定和欺诈损失控制，提高交易安全性。
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素材，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测和风险管理。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征模式，训练和评估欺诈检测模型，从而优化风险控制策略，降低金融损失。
