信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-gokulrejith
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据挖掘, 风险评估, 交易分析
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：数据未标明具体时间，但“Time”字段显示了交易发生的时间，以秒为单位。
地理范围：数据涵盖欧洲地区的信用卡交易。
数据维度：数据集包含31个字段，包括匿名化的特征V1到V28（由PCA变换得到），交易时间（Time）、交易金额（Amount）和类别标签（Class），其中Class标签为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creditcard.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，由公开数据集整理而成。该数据集经过了PCA转换，保护了原始交易信息的隐私。
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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如欺诈检测算法的开发、异常检测方法的比较等。
行业应用：为银行、支付平台等金融机构提供数据支持，用于构建和优化欺诈检测系统，降低金融风险。
决策支持：支持金融机构进行风险评估和策略优化，提升风险管理能力。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、金融风控等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测方法。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征和模式，构建预测模型，并评估模型的性能，从而实现对欺诈行为的有效识别和预防。
