信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-josmyrose
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, 数据预处理, 机器学习, 风险评估, 深度学习
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，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2013年9月期间的信用卡交易。
地理范围：数据来源于欧洲地区的信用卡交易。
数据维度：包括交易时间（Time）、经过PCA处理的匿名特征（V1-V28）、交易金额（Amount）和交易是否为欺诈（Class，0代表正常交易，1代表欺诈交易）等字段。
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Kaggle，经过匿名处理，原始数据来源于金融机构。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测、异常检测、风险评估等研究。
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、异常检测、机器学习算法对比等学术研究，如欺诈检测模型的性能评估、特征重要性分析等。
行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，尤其在构建欺诈检测系统、优化风险控制策略、提升用户资金安全等方面具备实用性。
决策支持：支持金融机构的风险评估、欺诈预警和安全策略制定，助力提升风控效率和准确性。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融风控等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解欺诈检测流程、训练模型和评估性能。
此数据集特别适合用于探索不同机器学习模型在欺诈检测任务中的表现，以及分析欺诈交易的特征，帮助用户构建高效的欺诈检测系统。
