信用卡交易欺诈检测数据集CreditCardTransactionFraudDetection-dishang09

数据来源：互联网公开数据

标签：欺诈检测, 信用卡交易, 机器学习, 二分类, 风险评估, 数据挖掘, 特征工程, 交易数据

数据概述：该数据集包含来自信用卡交易的数据，记录了交易的详细信息以及是否为欺诈交易的标签。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，但可推测为一段时间内的交易记录。地理范围：数据未明确标注地理位置信息，但包含了与地址相关的字段。数据维度：数据集包含多个字段，包括交易金额（TransactionAmt），卡信息（card1-card6），地址信息（addr1, addr2, dist1），计数特征（C1, C3, C5, C7, C9, C13），延迟特征（D1, D3, D4, D5, D10, D11, D15），V系列匿名特征（V1-V315），以及卡类型和邮箱域名one-hot编码特征。数据格式：CSV格式，文件名为preprocessedTrainV3.csv，便于数据分析和建模。来源信息：数据来源于公开的信用卡交易数据集，并经过预处理，包含了特征工程。该数据集适合用于欺诈检测、风险评估，以及机器学习模型的训练和评估。

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、欺诈行为分析等领域的学术研究，如欺诈交易模式识别、风险因素分析等。行业应用：可以为金融机构、支付平台等提供数据支持，特别是在信用卡欺诈检测、风险管理、反洗钱（AML）等方面。决策支持：支持金融机构建立或优化欺诈检测系统，提高交易安全性和客户满意度。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素材，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测方法。此数据集特别适合用于构建和评估信用卡欺诈检测模型，帮助用户提高欺诈识别的准确性和效率，从而降低金融风险。