信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-adepvenugopal
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 交易数据, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据挖掘, 风险评估, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了在特定时间段内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：数据未明确标明具体时间范围，但包含时间戳（Time）字段，反映了交易发生的时间顺序。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，但未明确具体国家或地区。
数据维度：数据集包含31个字段，包括：匿名化特征V1至V28（由PCA降维处理得到），交易时间（Time），交易金额（Amount），以及类别标签（Class，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creditcards.csv，方便数据分析和模型构建。数据已进行匿名化处理，保护了用户隐私。
来源信息：数据来源于公开的信用卡交易数据集，经过预处理和匿名化处理，去除了原始数据的敏感信息。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测、风险评估等领域的研究和应用。
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：适用于金融风控、机器学习、异常检测等领域的学术研究，如欺诈检测算法的开发与评估、交易行为分析等。
行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，尤其在信用卡欺诈检测、风险控制、反欺诈系统构建等方面具备实用价值。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助优化风险控制策略，减少欺诈损失。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融风控等课程的实训素材，帮助学生和研究人员了解欺诈检测的实践应用。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式与特征，帮助用户构建和优化欺诈检测模型，提高交易安全性，降低金融风险。
