信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-guruyohesh
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 交易数据, 二分类, 异常检测, 机器学习, 数据挖掘, 风险评估, 数据分析
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信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年9月。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易。
数据维度：数据集包括交易时间（Time）、匿名化的特征变量（V1-V28）、交易金额（Amount）和交易类别（Class）等字段。其中，Class标签表示该笔交易是否为欺诈交易（1表示欺诈，0表示正常）。
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Kaggle，经过匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测、异常检测、风险评估和机器学习模型的训练与评估。
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、二分类问题的学术研究，如欺诈检测算法的优化、特征重要性分析等。
行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，用于构建欺诈检测系统、风险评估模型，提升交易安全性和用户体验。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策和反欺诈策略制定，帮助优化风控流程，降低欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测原理与实践。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易数据中的欺诈模式，构建和评估欺诈检测模型，并提升模型的预测精度和泛化能力。
