信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-deepalighodki
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, 风险评估, 欺诈检测
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：数据未明确标明起始和结束时间，但“Time”字段表明了交易发生的时间顺序。
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“Time”（交易发生时间）、“Amount”（交易金额）以及V1到V28的匿名化特征，以及“Class”标签，其中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，便于数据分析和建模。数据经过了PCA（主成分分析）处理，V1-V28为降维后的特征。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，由相关研究者公开，用于机器学习和数据分析研究。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测、异常检测等相关研究。
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、异常检测等领域的学术研究，如欺诈行为模式识别、机器学习模型的性能评估等。
行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，特别是在风险控制、欺诈预防、反洗钱（AML）等领域。
决策支持：支持金融机构的风险评估、安全策略制定和欺诈检测系统的优化。
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材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测问题。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易中的欺诈行为模式，构建和评估欺诈检测模型，从而提高金融交易的安全性。
