信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-allarohithreddy
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, 二分类, 机器学习, 数据分析, 风险评估
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：数据未明确标注时间范围，Time字段表示每笔交易相对于数据集中第一笔交易的时间间隔（单位：秒）。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易。
数据维度：数据集包含31个特征，包括匿名化的V1至V28特征（由PCA转换而来，保护用户隐私），交易金额（Amount），以及类别标签（Class，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rohith0303.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
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、异常检测、机器学习等领域的研究，例如欺诈交易行为分析、新型欺诈检测算法开发等。
行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，特别是在信用卡欺诈检测、风险控制、安全策略优化等方面。
决策支持：支持金融机构的风险评估、欺诈预警和决策制定，提高交易安全性和用户体验。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，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，构建和评估欺诈检测模型，帮助用户提高风险识别和防范能力。
