信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetectionTransactions-shwetakk
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 异常检测, 机器学习, 二分类, 数据分析, 交易数据, 时间序列
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：数据未明确标明时间范围，但"Time"字段显示了交易发生的时间。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易。
数据维度：包括“Unnamed: 0”（索引）、“Time”（交易发生的时间）、“V1”到“V28”（经过PCA处理的匿名特征）、“Amount”（交易金额）和“Class”（目标变量，1代表欺诈，0代表正常）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为credit-card-fraud-detection.csv，便于数据分析和建模。数据已进行PCA处理，匿名化了原始特征。
该数据集特别适合用于欺诈检测、异常检测、二分类模型构建等任务。
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：适用于金融风险管理、欺诈行为分析等领域的学术研究，如异常检测算法评估、特征重要性分析等。
行业应用：为银行、金融机构等提供数据支持，尤其适用于信用卡欺诈检测系统的开发与优化。
决策支持：支持风险管理部门的决策制定，帮助优化欺诈检测策略，降低金融损失。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等课程的实践素材，帮助学生和研究人员深入了解欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式和特征，从而构建高效的欺诈检测模型，提高预测准确率。
