信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-rahulmakwana
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, 数据挖掘, 风险评估, 欺诈识别
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle的数据，记录了信用卡交易信息，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但包含交易发生的时间信息（Time字段），以秒为单位。
地理范围：数据未限定地理范围，但可推断为全球范围内的信用卡交易数据。
数据维度：数据集包含31个字段，包括交易时间（Time）、匿名化的主成分分析（PCA）特征V1-V28、交易金额（Amount）和交易类别（Class）。Class字段为0表示正常交易，1表示欺诈交易。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，便于数据分析和建模。数据已匿名化处理，特征V1-V28为经过PCA处理后的数值。
来源信息：数据来源于Kaggle，为公开数据集，旨在用于欺诈检测相关的研究和实践。
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、二分类算法等领域的研究，例如欺诈检测算法的开发、模型性能评估、特征重要性分析等。
行业应用：可以为金融机构、支付平台等提供数据支持，用于构建和优化欺诈检测系统，提升风险管理能力。
决策支持：支持金融机构的风险评估和决策制定，帮助识别高风险交易，降低损失。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘和金融风控课程的实训材料，帮助学生和从业者掌握相关技能。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式，构建和评估欺诈检测模型，实现对高风险交易的有效识别，从而降低金融风险。
