信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-vasanthraja
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, 风险控制, 数据挖掘, 分类算法, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自信用卡的交易数据，记录了交易的各项特征和是否为欺诈交易的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态交易记录的集合。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，但可推测为全球范围内的信用卡交易。
数据维度：数据集包含28个匿名特征（V1-V28）、交易金额（Amount）以及欺诈标签（Class）。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_train.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，保护了原始交易的敏感信息。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测等相关研究和应用。
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、机器学习领域的学术研究，如欺诈交易识别、异常检测算法优化等。
行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，用于构建欺诈检测模型、提升风险控制能力。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，辅助制定更精准的风险控制策略。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和应用欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于构建和评估信用卡欺诈检测模型，帮助用户提升交易安全性和减少经济损失。
