信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-saraalhatem
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, 数据分析, 金融风控, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的信用卡交易记录，旨在用于信用卡欺诈检测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但可推断为一段时间内的交易记录。
地理范围：数据未明确说明地理范围，通常代表全球范围内的信用卡交易行为。
数据维度：数据集包含多个匿名化的特征（V1-V18），以及交易金额（Amount）和类别标签（Class），其中Class标签标识了交易是否为欺诈（1）或正常（0）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便数据处理和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的金融数据集，用于机器学习和数据分析研究。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测相关的研究和建模，以及风险评估和金融风控领域的技术应用。
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：适用于金融风险管理、异常检测、欺诈行为分析等领域的学术研究，例如欺诈交易识别、风险评分模型构建等。
行业应用：为金融行业提供数据支持，特别是在信用卡欺诈检测、反洗钱（AML）和风险管理等方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定，优化欺诈检测系统，降低欺诈损失。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融风控等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握欺诈检测技术。
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，提升交易安全性和风险管理水平。
