信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-kamaraustaz
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据挖掘, 风险管理, 交易数据, 数据集
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，但数据集提供了交易发生的时间信息（Time字段），以秒为单位。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，具体地区未明确。
数据维度：数据集包含28个匿名特征（V1-V28），这些特征是通过PCA（主成分分析）转换获得的，以保护用户隐私。此外，还包括交易时间（Time）、交易金额（Amount）和交易类别（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，便于数据分析和建模。
来源信息：该数据集来源于Kaggle，原始数据来自于欧洲机构。该数据集已进行匿名化处理，通过PCA转换降低了数据维度。
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与实践。
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：适用于金融风险管理、欺诈检测算法研究、机器学习模型评估等学术研究。
行业应用：为银行、支付机构和金融科技公司提供数据支持，用于构建欺诈检测系统，提高风险控制能力。
决策支持：支持金融机构的风险评估、策略制定和客户行为分析，优化风控体系。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、风险管理等课程的实训素材，帮助学生理解欺诈检测原理和技术。
此数据集特别适合用于探索不同机器学习算法在不平衡数据集上的表现，以及评估模型在实际欺诈检测场景中的应用效果，从而提升对欺诈行为的识别能力。
