信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-vinijais
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 交易检测, 异常检测, 二分类, 数据集, 机器学习, 风险评估, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle公开的信用卡交易数据，记录了在一定时间跨度内的信用卡交易信息，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但包含交易发生的时间信息（Time字段，单位未指定，可能为秒或小时）。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，但可以推断为全球范围内的信用卡交易。
数据维度：数据集包含31个字段，包括匿名化的特征V1到V28（由PCA降维处理得到），交易时间（Time），交易金额（Amount），以及类别标签（Class，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.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于Kaggle，原始数据来源未明确，但经过了预处理和匿名化处理，确保了用户隐私。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测、异常检测、二分类问题的研究和建模。
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、异常检测等领域的学术研究，如欺诈行为模式分析、新型检测算法研究等。
行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，尤其是在风险评估、欺诈检测、反洗钱（AML）等领域。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助优化风控模型，提升欺诈交易的识别准确率。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉欺诈检测流程、构建模型和评估性能。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征和规律，构建和优化欺诈检测模型，从而提高金融系统的安全性和效率。
