信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-surinchoi
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 异常检测, 机器学习, 数据挖掘, 二分类, 风险控制, 金融风控
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，旨在用于欺诈交易的检测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2013年9月期间的信用卡交易。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易。
数据维度：数据集包含31个特征，其中“Time”表示交易发生的时间，“Amount”表示交易金额，“Class”是目标变量，用于标识交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表正常）。V1到V28是由于保密原因经过PCA处理的匿名特征。
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Kaggle平台，由公开的信用卡交易数据集整理而成。该数据集经过匿名化处理，特征V1到V28为经过PCA降维处理后的结果。
该数据集适合用于欺诈交易检测、异常检测和风险评估等研究与应用。
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、机器学习等领域的学术研究，如新型欺诈检测算法的开发、不同机器学习模型在欺诈检测上的性能比较等。
行业应用：可以为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，尤其是在信用卡欺诈检测、风险控制、反洗钱等领域。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助优化欺诈检测系统，提高交易安全性。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、风险管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员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模式和特征，构建和评估欺诈检测模型，帮助用户提升风险管理能力。
