信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetectionTransactions-chinmaywankhade
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 交易数据, 异常检测, 机器学习, 分类, 数据预处理, 风险管理
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了在特定时间段内发生的信用卡交易信息，用于识别潜在的欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但包含了交易的时间戳（Time），以秒为单位。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，但未明确具体国家或地区。
数据维度：数据集包括31个特征，其中：
Time：交易发生的时间（秒）；
V1-V28：经过PCA（主成分分析）处理后的匿名化特征，代表了原始交易数据的复杂特征；
Amount：交易金额；
Class：目标变量，0代表正常交易，1代表欺诈交易。
数据格式：CSV格式，文件名为“credit card fraud detection.csv”，便于数据分析与建模。
数据来源：数据集来源于公开的信用卡交易数据，经过匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于欺诈检测模型构建和评估，以及异常检测算法的研究。
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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如欺诈行为模式分析、异常检测算法比较等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，尤其适用于信用卡欺诈检测系统开发、风险评估模型构建等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助优化欺诈检测策略，降低资金损失。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和金融风控课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉欺诈检测流程。
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，提升金融交易的安全性。
