信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-subraha
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, 数据分析, 风险管理, 数据挖掘
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。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确给出起始和结束时间，但提供了以秒为单位的交易时间戳。
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 转换的匿名特征 V1-V28、交易金额（Amount）和交易类别标签（Class）。其中，V1-V28 是通过 PCA 转换得到的匿名特征，用于保护用户隐私。Class 标签为 0 表示正常交易，1 表示欺诈交易。
数据格式：CSV 格式，文件名为 creditcard.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于 Kaggle 平台，已进行匿名化处理，保证了数据的可用性和隐私性。
该数据集适合用于欺诈交易检测、异常检测和二分类模型的训练与评估。
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：适用于金融风控、异常检测和机器学习领域的学术研究，例如欺诈检测算法的开发、模型性能评估等。
行业应用：为金融机构、支付平台等提供数据支持，尤其是在信用卡欺诈风险管理、交易安全监控、风险预警等方面。
决策支持：支持金融机构优化风险控制策略，提高欺诈交易的识别准确率，降低经济损失。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、风险管理等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征模式，构建和评估欺诈检测模型，从而提升金融交易的安全性。
