信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-devahuja2808
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, 数据挖掘, 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，记录了在2013年9月期间发生的信用卡交易信息，并标注了交易是否为欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2013年9月的时间段内的交易。
地理范围：数据来源于欧洲地区的信用卡交易。
数据维度：数据集包含31个特征，包括交易时间（Time）、经过PCA处理的匿名特征V1至V28、交易金额（Amount）以及类别标签（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.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，由公开的信用卡交易数据整理而成，匿名化处理了原始特征。
该数据集适合用于欺诈交易检测、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：适用于金融风险管理、机器学习算法在欺诈检测中的应用等方面的学术研究，如新型欺诈检测模型的开发、不同算法的性能比较等。
行业应用：可以为金融机构、支付平台等提供数据支持，尤其在信用卡欺诈风险评估、欺诈交易实时监控等方面具有实际价值。
决策支持：支持金融机构在风险管理、安全策略制定方面的决策，有助于优化风控体系，降低欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解欺诈检测的流程，并实践相关算法。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征，构建有效的欺诈检测模型，从而提高金融交易的安全性。
