信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-jordankifack
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 交易数据, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据分析, 风险控制, 欺诈识别
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但“Time”字段提供了交易发生的时间信息（以秒为单位）。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，但未提供具体的国家或地区信息。
数据维度：数据集包含31个特征，包括“Time”（交易发生时间）、V1至V28（通过PCA降维处理的匿名特征）、“Amount”（交易金额）和“Class”（目标变量，1代表欺诈交易，0代表正常交易）。
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：数据来源不明，但已进行匿名化处理，V1-V28特征均为PCA变换后的结果，保护了原始数据的隐私。
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、欺诈检测等领域的学术研究，如异常检测算法评估、机器学习模型的比较分析等。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，用于构建和优化信用卡欺诈检测系统，提高风险控制能力。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助制定更有效的欺诈预防策略。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和应用欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征模式，开发和评估欺诈检测模型，以及优化风险管理策略。
