信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-quazisamiha
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 异常检测, 机器学习, 分类, 数据预处理, 风险评估, 交易数据
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了在特定时间段内发生的信用卡交易信息，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但“Time”字段表明了交易发生的时间信息。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，但未具体说明国家或地区。
数据维度：数据集包含31个特征，包括：
Time：交易发生的时间。
V1-V28：经过PCA处理的匿名化特征，代表原始交易数据的复杂特征。
Amount：交易金额。
Class：标签，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，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已经过匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测和风险评估等研究。
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、异常检测等领域的学术研究，如欺诈交易识别算法的开发与评估。
行业应用：为银行、支付机构等金融行业提供数据支持，尤其在信用卡欺诈检测、风险控制、反欺诈系统构建等方面具有实用价值。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，提升欺诈识别的准确性和效率，降低经济损失。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉欺诈检测流程，并进行模型训练和评估。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式和特征，构建高效的欺诈检测模型，实现对金融风险的有效管理。
