信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-aadarshkumarshah
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, 数据预处理, 模型训练, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了在一定时间内的信用卡交易信息，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但“Time”字段表示了每笔交易发生的时间，以秒为单位。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，但未具体指明国家或地区。
数据维度：数据集包括31个字段，其中“V1”到“V28”是经过PCA处理的匿名特征，"Time"表示交易发生时间，"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）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，V1-V28为原始特征经过PCA降维后的结果。该数据集适合用于信用卡欺诈检测、异常检测等任务。
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、欺诈检测领域的学术研究，例如不同机器学习算法的性能比较、异常检测方法的研究、特征工程的探索等。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，可用于构建欺诈检测模型、风险评估系统，提高交易安全性和准确性。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化交易流程，降低欺诈损失。
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，构建和评估欺诈检测模型，从而提高金融交易的安全性。
