信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-wessamkhaled
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 交易检测, 异常检测, 二分类, 数据挖掘, 机器学习, 风险管理, 数据预处理
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。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年9月，具体时间以秒为单位。
地理范围：数据来源于欧洲地区的信用卡交易。
数据维度：数据集包括31个字段，其中：
Time：交易发生的时间。
V1-V28：经过PCA（主成分分析）处理的匿名特征，用于保护用户隐私。
Amount：交易金额。
Class：目标变量，表示交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表正常）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的信用卡欺诈检测数据集，已进行匿名化处理，并提供了欺诈交易的标签。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测、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、异常检测等领域的学术研究，例如欺诈交易识别、风险评估模型构建等。
行业应用：为金融机构和支付平台提供数据支持，尤其是在信用卡欺诈检测、风险管理和安全策略优化方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制决策，帮助提升欺诈检测的准确性和效率。
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案例，帮助学生和研究人员熟悉欺诈检测流程。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式和特征，开发和评估欺诈检测模型，帮助用户提升风险管理能力和保护金融安全。
