信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-plthiyagu
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, 欺诈识别
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，但“Time”字段表示每笔交易发生的时间，以秒为单位，可能为交易发生时间序列。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易。
数据维度：数据集包括31个字段，其中“Time”表示交易发生时间，“Amount”表示交易金额，“Class”为目标变量，表示交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表正常）。V1到V28是经过PCA处理的匿名化特征，以保护用户隐私。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，便于数据分析和建模。
该数据集已进行PCA（主成分分析）处理，匿名化了原始特征，适合用于欺诈检测模型的训练和评估。
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，如欺诈检测算法的开发与优化、特征重要性分析等。
行业应用：为银行、支付机构等金融行业提供数据支持，可用于构建和改进信用卡欺诈检测系统，降低欺诈损失。
决策支持：支持金融机构的风险管理和客户服务，帮助其制定更有效的风险控制策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解和应用欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式和特征，帮助用户构建高精度的欺诈检测模型，从而提升金融交易的安全性。
