信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-bayubaheigorparfait
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, 数据挖掘, 机器学习, 风险评估, 欺诈检测
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2013年9月期间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：数据记录的时间范围为2013年9月，具体时间未在数据集中明确。
地理范围：数据来源于欧洲地区的信用卡交易。
数据维度：数据集包括31个特征，其中：
Time：交易发生的时间，以秒为单位。
V1-V28：由于隐私原因，原始特征已被PCA转换后的匿名化特征。
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，易于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于欺诈交易检测、异常检测、分类建模等任务。
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：适用于金融风控、异常检测、机器学习等领域的学术研究，如欺诈检测算法的优化、特征重要性分析等。
行业应用：为银行、支付平台等金融机构提供数据支持，用于构建和改进欺诈检测系统，降低金融风险。
决策支持：支持风险管理部门的决策制定，优化风险控制策略，提高欺诈检测的准确性。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉欺诈检测流程。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式识别，提升欺诈检测模型的性能，从而有效降低金融损失。
