信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-fariyafchowdhury
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, 数据挖掘, 机器学习, 风险管理, 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，记录了在2013年9月期间发生的信用卡交易信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了交易发生的时间，但未提供具体的日期信息，仅以秒为单位表示。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，未明确具体国家或地区。
数据维度：数据集包含31个特征，包括匿名化处理后的V1至V28的PCA变换后的特征，以及交易时间和交易金额（Amount），以及一个用于标识交易是否为欺诈的标签（Class，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，方便数据导入与分析。
来源信息：数据来源于Kaggle，原始数据经过了PCA变换处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于欺诈交易检测、异常检测、二分类建模等机器学习任务。
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、欺诈检测算法研究等领域的学术研究，例如新型欺诈检测模型的开发与评估。
行业应用：为银行、金融机构和支付平台提供数据支持，尤其在提升欺诈检测系统的准确性和效率方面。
决策支持：支持金融机构的风险评估、反欺诈策略制定和交易监控系统的优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和金融风控课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解欺诈检测方法。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式与特征，构建高效的欺诈检测模型，从而降低金融风险。
