信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-mustefaage22m014
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, 欺诈识别
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：数据涵盖2013年9月，未具体标明起始和结束时间。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易记录。
数据维度：包括31个字段，其中“Time”表示交易发生的时间，“Amount”表示交易金额，“Class”为目标变量，用于标识交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表非欺诈）。 V1到V28为通过PCA（主成分分析）处理后的匿名特征。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确标明，但已进行PCA处理，匿名化了原始特征。该数据集适合用于欺诈检测相关的研究与建模。
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、异常检测、机器学习等领域的学术研究，例如欺诈交易行为模式分析、新型欺诈手段识别等。
行业应用：为金融行业提供数据支持，尤其适用于银行、支付平台等机构的风控系统开发，提升欺诈识别的准确性和效率。
决策支持：支持风险管理部门进行决策，优化风险控制策略，减少欺诈造成的损失。
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实践欺诈检测模型。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征，构建和评估欺诈检测模型，提高对欺诈行为的预警和防范能力。
