信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-anjuabinash
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, 风险评估, 模式识别
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行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但可以推断为一段时间内的交易记录。
地理范围：数据来源于欧洲地区的信用卡交易，具有一定的地域代表性。
数据维度：包括“Time”（交易发生的时间）、V1-V28（经过PCA处理的匿名化特征）、“Amount”（交易金额）和“Class”（类别标签，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.csv，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过匿名化处理，保护了用户隐私。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测、异常检测等研究，以及相关机器学习模型的训练和评估。
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、异常检测、欺诈行为识别等领域的学术研究，例如，探索新型欺诈检测算法、研究不同特征对欺诈行为的影响等。
行业应用：为银行、支付平台等金融机构提供数据支持，用于构建欺诈检测系统、风险评估模型，从而降低欺诈损失。
决策支持：支持金融机构制定风险控制策略，优化交易安全措施，提升用户体验。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易中的欺诈模式，构建高效的欺诈检测模型，从而提高金融交易的安全性。
