信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-lebelohailesilassie
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 异常检测, 欺诈识别, 机器学习, 数据挖掘, 二元分类, 风险管理, 交易数据
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2013年9月期间发生的信用卡交易信息，旨在用于欺诈交易检测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年9月，具体时间未在数据集中明确标注。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易。
数据维度：数据集包含31个特征。其中，Time表示交易发生的时间，Amount表示交易金额，Class表示交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表正常）。V1到V28是由于隐私原因而被PCA转换后的特征。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测、异常检测和二元分类任务。
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、欺诈检测算法研究、异常检测方法探索等学术研究。
行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，用于构建和优化欺诈检测系统，提高风险控制能力。
决策支持：支持金融机构的风险评估、信用评分和安全策略制定。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘和金融风控课程的实训材料，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欺诈交易的模式和特征，评估不同机器学习算法在欺诈检测上的性能，并提升风险管理的效率和准确性。
