信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetectionTransactions-alisherrakhimov1
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 异常检测, 机器学习, 二分类, 交易数据, 数据预处理, 风险评估, 欺诈识别
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，用于识别欺诈交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，时间（Time）字段表示每笔交易相对于数据集中第一笔交易的时间间隔（秒）。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，但未明确具体国家或地区。
数据维度：数据集包括31个字段，其中：
Time：交易发生的时间。
V1-V28：经过PCA（主成分分析）处理后的匿名化特征。
Amount：交易金额。
Class：目标变量，表示交易是否为欺诈（1表示欺诈，0表示正常）。
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Kaggle平台，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测等研究和实践，特别适用于二分类模型的训练和评估。
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：适用于金融风控、异常检测、机器学习等领域的学术研究，如新型欺诈检测算法的开发、模型性能评估等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，用于构建和优化信用卡欺诈检测系统，降低欺诈风险。
决策支持：支持风险管理部门进行风险评估和策略制定，提升欺诈防控效率。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征和模式，帮助用户构建高效的欺诈检测模型，提高金融安全水平。
