信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-ashishdeshmukh123
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, 风险控制, 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，记录了在特定时间段内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未明确标注，但数据集包含交易发生的时间信息（Time）。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，但未明确具体国家。
数据维度：数据集包括交易时间（Time）、匿名化的交易特征（V1-V28）、交易金额（Amount）以及交易类别（Class）等字段。其中，V1到V28为经过PCA（主成分分析）处理的匿名特征，Class为标签，0代表正常交易，1代表欺诈交易。
数据格式：CSV格式，包含train_data.csv, test_data.csv, test_data_hidden.csv三个文件，便于数据分析和模型训练。其中test_data_hidden.csv包含标签Class。
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、异常检测等领域的学术研究，如新型欺诈检测算法的开发与评估、不同机器学习模型在欺诈检测任务上的性能比较等。
行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，特别是在信用卡欺诈检测、风险控制、反洗钱等领域。
决策支持：支持金融机构建立更有效的风险管理系统，优化交易监控流程，降低欺诈损失。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和实践欺诈检测模型。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式，构建和评估信用卡欺诈检测模型，从而提高金融交易的安全性和可靠性。
