信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-vasanthapasupuleti
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 交易数据, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据挖掘, 风险管理, 金融风控
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交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明起始和结束时间，但"Time"字段表示了每笔交易发生的时间，以秒为单位，反映了交易发生的时间顺序。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，但未提供具体的地理位置信息。
数据维度：数据集包括31个字段，其中：
Time：交易发生的时间（秒）。
V1-V28：经过PCA处理后的匿名特征，代表交易的各种属性，保护了用户隐私。
Amount：交易金额。
Class：目标变量，标识交易是否为欺诈（1表示欺诈，0表示正常）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：该数据集来源于公开的信用卡交易数据，并经过处理。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测、异常检测等相关研究，以及构建机器学习模型。
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、欺诈检测算法的研究，如异常检测方法、分类算法的性能评估等。
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，降低欺诈损失。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，提升风控能力，降低欺诈风险。
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特征模式，构建预测模型，从而提升欺诈检测的准确性和效率。
