信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-priyajotgill
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 交易数据, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据挖掘, 风险评估, 建模分析
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2013年9月期间发生的信用卡交易信息，用于识别欺诈交易。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年9月，具体时间跨度未在数据中明确。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，未限定具体国家。
数据维度：数据集包括31个字段，包括交易时间（Time）、经过PCA处理的匿名特征（V1-V28）、交易金额（Amount）和交易类别（Class）。其中，Class字段为目标变量，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 (1).csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开数据，已进行匿名化处理，对原始特征进行了主成分分析（PCA）转换。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测相关的研究和应用，以及异常检测、二分类建模等机器学习任务。
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、欺诈检测、异常检测等领域的学术研究，如欺诈行为模式分析、模型性能评估等。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，尤其在风险评估、欺诈预警、反洗钱等领域。
决策支持：支持金融机构构建更有效的欺诈检测系统，优化风险管理策略，降低经济损失。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征，构建和评估欺诈检测模型，并提升模型在实际场景中的应用效果。
