信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-hngnguynhuy
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, 机器学习, 数据挖掘, 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，记录了信用卡交易的详细信息，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但“Time”字段指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，但未提供具体国家或地区信息。
数据维度：数据集包含31个字段，包括匿名化的特征V1到V28（由PCA降维处理得到），交易时间（Time）、交易金额（Amount）以及类别标签（Class），其中Class=1代表欺诈交易，Class=0代表正常交易。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过了匿名化处理。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测和二分类问题的研究。
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、机器学习和异常检测领域的学术研究，例如不同机器学习算法在欺诈检测中的表现对比、特征重要性分析等。
行业应用：为银行、支付平台等金融机构提供数据支持，用于构建和优化欺诈检测模型，提升风险控制能力。
决策支持：支持金融机构的风险评估和决策制定，帮助其制定更有效的反欺诈策略。
教育和培训：作为机器学习和数据挖掘课程的实训素材，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特征模式，评估不同检测模型的性能，并优化风险管理策略，从而降低金融损失。
