信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-armanjitsingh
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，用于识别潜在的欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确，但以秒为单位表示，涵盖了一段时间内的交易活动。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，具有一定的地域代表性。
数据维度：数据集包含31个特征，包括交易时间（Time）、经过PCA处理的匿名化特征V1-V28、交易金额（Amount）以及交易类别（Class，0代表正常交易，1代表欺诈交易）。
数据格式：CSV格式，文件名为Creditcard_data.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过匿名化处理，保护了原始数据的隐私。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测和二分类问题的研究。
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、异常检测等领域的学术研究，例如欺诈交易识别、风险评估模型构建等。
行业应用：为金融机构和支付平台提供数据支持，尤其在信用卡欺诈检测、风险控制、反洗钱（AML）等方面具有实际应用价值。
决策支持：支持金融机构制定风险管理策略，优化交易安全系统，提高欺诈检测的准确性。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和金融风险管理课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入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，帮助用户构建和评估欺诈检测模型，提升金融交易的安全性。
