信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-oraclesalesforce
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, 数据分析, 风险管理, 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，记录了信用卡交易的详细信息，并标注了交易是否为欺诈。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但包含了交易发生的时间信息（Time）。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，未明确具体国家。
数据维度：数据集包括31个字段，其中“Time”表示交易发生的时间，V1到V28是经过PCA处理的匿名化特征，"Amount"表示交易金额，"Class"是目标变量，表示交易是否为欺诈（0代表正常，1代表欺诈）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，适用于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle社区，经过匿名化处理，保证了数据的隐私性。
该数据集适合用于欺诈交易检测、异常检测、二分类问题研究和机器学习模型的训练与评估。
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、异常检测算法研究等学术研究。
行业应用：为银行、支付平台等金融机构提供数据支持，用于开发和改进欺诈检测系统。
决策支持：支持金融机构进行风险评估，优化风险管理策略，减少欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风险管理等课程的实训素材，帮助学生理解欺诈检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式和特征，以及构建高精度的欺诈检测模型，从而帮助用户提升风险控制能力。
