信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-aarushikamboj
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, 数据预处理, 风险评估, 金融风控
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2013年9月期间发生的信用卡交易信息，旨在用于欺诈交易的识别。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年9月，具体时间未在原始数据中明确。
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，包括交易时间（Time）、匿名化的交易特征（V1-V28）、交易金额（Amount）以及类别标签（Class）。其中，V1到V28是由于隐私原因而经过PCA（主成分分析）处理的匿名特征。Class标签表示交易是否为欺诈，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_data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集特别适用于欺诈检测、异常检测和二分类机器学习任务。
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、欺诈检测领域的学术研究，例如，异常检测算法的评估、新型欺诈行为模式的探索等。
行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，用于构建和优化信用卡欺诈检测模型，提高风险控制能力。
决策支持：支持金融机构的风险评估和决策制定，帮助其识别高风险交易，减少经济损失。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等课程的实践案例，帮助学生和从业者掌握欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征，构建预测模型，并评估不同模型的性能，从而提升金融交易的安全性和可靠性。
