信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-abhaykamath007
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 异常检测, 二分类, 数据集, 金融风控, 机器学习, 风险管理, 交易数据
数据概述：
该数据集包含来自欧洲某信用卡公司在2013年9月进行的交易数据，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：数据涵盖了交易发生的时间，但未提供具体的日期信息。
地理范围：数据来源于欧洲的信用卡交易。
数据维度：包括31个特征，其中：
Time：交易发生的时间（秒）。
V1-V28：PCA变换后的匿名特征，用于保护用户隐私。
Amount：交易金额。
Class：目标变量，1代表欺诈交易，0代表正常交易。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle，已进行PCA变换处理。
该数据集适用于金融风险管理、欺诈检测和异常检测等领域的研究。
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：适用于金融领域和机器学习领域的学术研究，例如欺诈检测算法的比较、异常检测方法的研究等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，特别是在风险管理、反欺诈系统开发以及信用卡交易监控方面。
决策支持：支持金融机构的风险评估和决策制定，提升交易安全性。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解欺诈检测的流程和技术。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征，构建欺诈检测模型，提高金融交易的安全性和效率。
