信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-akshanshubharti
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, 机器学习, 数据挖掘, 风险控制, 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信息，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2013年9月期间的信用卡交易。
地理范围：数据来自欧洲信用卡交易，未明确具体国家。
数据维度：数据集包含31个特征，包括“Time”（交易发生的时间）、V1到V28（PCA变换后的匿名特征）、“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：数据来源于公开数据集，经过匿名化处理，其中V1到V28为通过PCA（主成分分析）变换后的特征，保护了用户隐私。该数据集适合用于欺诈检测、异常检测等任务。
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：适用于金融风控、异常检测领域的学术研究，如欺诈检测算法的开发与评估、不同分类模型的对比分析等。
行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，特别是在信用卡欺诈风险管理、实时交易监控和风险预警方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定和优化，帮助提升欺诈交易的识别精度和效率。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘课程的实训素材，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，构建和评估欺诈检测模型，从而实现对欺诈行为的有效识别和防范。
