信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-arshiyakishore

信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-arshiyakishore

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, 数据挖掘, 机器学习, 风险评估, 行为分析

数据概述： 该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了在一定时间窗口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：数据集未明确标注时间范围，但“Time”字段表示了每笔交易发生的时间，以秒为单位。 地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，但未明确具体国家或地区。 数据维度：数据集包含31个字段，包括“Time”（交易发生时间）、“Amount”（交易金额）、“Class”（标签，0代表正常交易，1代表欺诈交易），以及V1到V28的匿名化特征（通过主成分分析PCA获得）。 数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便数据分析和模型训练。 来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据经过匿名化处理，以保护用户隐私。 该数据集适合用于欺诈检测、异常检测等领域的研究。

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、异常检测等领域的研究，如欺诈交易识别、风险评估模型构建等。 行业应用：为银行、支付平台等金融机构提供数据支持，用于开发和优化欺诈检测系统，提高交易安全性。 决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助制定更有效的反欺诈策略。 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理解欺诈检测的原理和方法。 此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征，构建和评估二分类模型，以提高欺诈检测的准确性和效率。