信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-nitinaya
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 异常检测, 二元分类, 数据预处理, 机器学习, 风险管理, 金融风控
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了信用卡交易的详细信息，并标注了交易是否为欺诈。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但“Time”字段表示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，未明确指出具体国家或地区。
数据维度：数据集包括31个特征，其中“Time”表示交易发生时间，“Amount”表示交易金额，“Class”是目标变量，表示交易是否为欺诈（0代表正常，1代表欺诈），V1至V28为经过PCA处理后的匿名特征。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便进行数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理和PCA降维，以保护用户隐私。
该数据集特别适合用于欺诈交易检测、异常检测、二元分类等任务。
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：适用于金融风险管理、欺诈检测领域的学术研究，例如评估不同机器学习算法在欺诈检测任务中的表现，探索欺诈行为的模式和特征。
行业应用：为金融机构、支付平台等提供数据支持，用于构建和优化信用卡欺诈检测模型，提高风险防控能力，降低损失。
决策支持：支持金融机构在风险管理、信用评分和欺诈预防等方面的决策制定，优化风控策略。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等课程的实训材料，帮助学生和研究人员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和规律，构建高效的欺诈检测模型，从而提高金融交易的安全性。
