信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-edmund24
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, 风险管理, 交易分析
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2013年9月期间发生的信用卡交易。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年9月，具体时间由Time字段体现。
地理范围：数据来源于欧洲地区的信用卡交易。
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：通过PCA（主成分分析）处理后的匿名特征。
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，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未在原始数据中明确说明。该数据集已进行匿名化处理，V1-V28为经过PCA降维后的特征。
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、机器学习等技术应用。
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、异常检测、机器学习领域的学术研究，例如，欺诈检测算法的评估、异常交易行为分析等。
行业应用：可以为银行、支付平台等金融机构提供数据支持，特别是在信用卡欺诈风险管理、交易风险评估等方面。
决策支持：支持金融机构制定风险控制策略，优化欺诈检测系统，提高风险管理效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解欺诈检测问题，掌握相关技术。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式识别，构建欺诈检测模型，提升金融机构对欺诈行为的预警和防御能力。
