信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-alihassanml
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 异常检测, 二元分类, 数据挖掘, 机器学习, 风险管理, 数据预处理
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2013年9月期间发生的信用卡交易信息，旨在用于信用卡欺诈检测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2013年9月的时间段内的交易。
地理范围：数据主要来自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”表示交易发生的时间，“Amount”表示交易金额，“Class”是目标变量，表示交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表正常）。此外，V1到V28是由于保密原因经过PCA（主成分分析）处理后的特征。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便数据分析和建模使用。
来源信息：数据集来源于公开的Kaggle数据集，经过匿名化处理，以保护用户隐私。该数据集常用于欺诈检测模型的训练和评估。
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：适用于金融风险管理、欺诈检测等领域的学术研究，如异常检测算法的比较、特征重要性分析等。
行业应用：为金融机构和支付服务提供商提供数据支持，特别是在构建欺诈检测系统、优化风险控制策略方面。
决策支持：支持金融机构的风险评估和决策制定，提高欺诈识别的准确性和效率。
教育和培训：作为机器学习和数据挖掘课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握欺诈检测技术和实践经验。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易中的欺诈行为模式，构建和评估欺诈检测模型，从而提高金融交易的安全性。
