信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-monishnule
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, 二元分类, 数据预处理, 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，记录了在一定时间范围内发生的信用卡交易信息，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但提供了交易发生的时间（Time）信息，单位未明确。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，涵盖了欧洲地区的交易行为。
数据维度：数据集包括31个特征，其中：
Time：交易发生的时间（单位未明确）。
V1-V28：通过主成分分析（PCA）处理后的匿名化特征，代表交易的各种属性。
Amount：交易金额。
Class：标签，表示交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表正常）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适用于欺诈检测、异常检测等相关研究，以及机器学习模型的训练和评估。
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：适用于金融风险管理、欺诈行为模式分析等领域的学术研究，如异常检测算法、分类模型的性能评估等。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，用于构建欺诈检测系统、优化风控模型，降低资金损失风险。
决策支持：支持金融机构的风险评估和决策制定，辅助其制定更有效的风险管理策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生理解欺诈检测的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征，构建和优化欺诈检测模型，从而提高金融交易的安全性。
