信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-saraalhatem
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, 二元分类, 风险管理, 数据预处理, 交易数据
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了在特定时间段内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：数据未明确标注时间范围，但“Time”字段记录了交易发生的时间。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，具有一定的地域代表性。
数据维度：数据集包括“Time”（交易时间）、V1到V28（匿名化特征，由PCA变换得到）、“Amount”（交易金额）和“Class”（类别标签，1代表欺诈交易，0代表正常交易）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为preprocessed_dataset.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源未知，但经过了预处理，匿名化处理。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测、异常检测和二元分类任务。
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、机器学习算法研究等领域的学术研究，例如欺诈检测模型的构建、异常交易行为分析等。
行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，尤其在风险控制、欺诈预防、客户行为分析等方面具备实用价值。
决策支持：支持金融机构制定风险管理策略，优化交易安全措施，提高欺诈检测的准确性。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等课程的实训数据集，帮助学生和研究人员理解欺诈检测的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征模式，提升欺诈检测模型的性能，从而减少金融损失，保障交易安全。
