信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-kavyashibu
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 交易数据, 二元分类, 异常检测, 机器学习, 数据预处理, 风险评估, 银行风控
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了在2013年9月期间发生的信用卡交易。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，具体时间未在原始数据中体现，但提供了交易发生的时间戳（Time），单位为秒。
地理范围：数据来源于欧洲地区的信用卡交易。
数据维度：数据集包含31个特征，包括：
匿名化特征（V1-V28）：通过PCA处理后的数值特征，保护了原始数据的敏感性。
交易时间（Time）：交易发生的时间（秒）。
交易金额（Amount）：交易的金额。
交易类别（Class）：目标变量，0表示正常交易，1表示欺诈交易。
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Kaggle平台公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测、异常检测等相关研究。
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：适用于金融风险管理、欺诈检测、异常检测等领域的学术研究，如新型欺诈检测算法的开发、不同机器学习模型性能比较等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，特别是在信用卡欺诈检测、风险评估、反欺诈系统构建等方面。
决策支持：支持金融机构在风险管理和安全策略制定方面的决策，提高欺诈识别的准确性和效率。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘和金融风险管理课程的实训案例，帮助学生和研究人员深入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模式，并构建用于预测和预防信用卡欺诈的模型，从而帮助金融机构降低损失，提升客户的金融安全。
