金融交易欺诈检测数据集-两日交易数据

金融交易欺诈检测数据集-两日交易数据 数据来源：互联网公开数据 标签：金融,交易,欺诈,风控,机器学习,数据分析,异常检测 数据概述： 本数据集包含某金融机构两日内的交易数据，并经过降维处理，以减少特征数量，提升数据处理效率。原始数据集特征众多，为方便分析，采用降维方法生成了V1至V28共28个特征。每个交易记录均被标记为正常或欺诈，为欺诈检测模型提供了训练和评估的基础。

数据字段说明：

Time：交易发生时间与数据集内首笔交易之间的时间间隔，单位为秒。 Amount：交易金额。 V1, V2 … V28：通过降维方法获得的特征，用于描述交易的各种属性。 Class：交易类别标签，1表示欺诈交易，0表示正常交易。

数据用途概述： 该数据集主要用于金融交易欺诈检测模型的开发与评估。研究人员可以使用此数据训练机器学习模型，以识别潜在的欺诈交易，从而提高金融机构的风险管理能力。此外，该数据集也适用于数据挖掘、异常检测、特征工程等研究，以及相关领域的教学实践。