信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-udaysharma007
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 交易检测, 异常检测, 机器学习, 数据分析, 风险评估, 欺诈识别, 数据建模
数据概述：
该数据集包含信用卡交易数据，记录了不同时间发生的交易记录及其相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但包含交易发生的时间信息（Time字段）。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但属于信用卡交易的通用数据，可视为全球范围。
数据维度：数据集包含31个字段，包括Time（交易时间）、V1到V28（通过PCA降维处理的匿名特征）、Amount（交易金额）和Class（类别标签，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Creditcard_data.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的机器学习数据集，用于信用卡欺诈检测的研究和应用。
该数据集适合用于欺诈交易识别、异常检测和风险评估等研究和应用。
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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如欺诈检测算法的开发与评估。
行业应用：为银行、支付平台等金融机构提供数据支持，用于构建欺诈检测系统，提高交易安全性。
决策支持：支持金融机构的风险管理和欺诈预防策略制定，优化风险控制流程。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和金融风险管理课程的实训素材，帮助学生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特征模式，构建预测模型，提升欺诈检测的准确率。
