信用卡交易欺诈检测数据集CreditCardTransactionFraudDetection-shubhamlipare
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈，交易数据，欺诈检测，机器学习，风险管理，金融风控，数据分析，异常检测
数据概述：
该数据集包含信用卡交易的详细信息，记录了交易的时间、金额、商户、持卡人信息等，用于信用卡欺诈行为的识别与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，具体时间信息来源于“trans_date_trans_time”字段，但未明确起始和结束时间。
地理范围：数据覆盖范围广泛，包含了交易发生的地理位置信息，如城市、州等，但未明确具体国家或区域。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如交易日期时间（trans_date_trans_time）、信用卡号（cc_num）、商户（merchant）、交易类别（category）、交易金额（amt）、持卡人信息（first, last, gender, street, city, state, zip, dob）、交易编号（trans_num）、时间戳（unix_time）、商户经纬度（merch_lat, merch_long）以及是否为欺诈交易的标识（is_fraud）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含多个文件（dfv3-1.csv, dfv3-2.csv），便于数据处理和分析。
来源信息：数据集来源于公开的数据集，用于信用卡欺诈检测相关研究。
该数据集适合用于欺诈检测模型构建、风险评估、异常检测等研究。
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、欺诈检测、异常检测等领域的学术研究，如基于机器学习的欺诈行为识别、交易模式分析等。
行业应用：为金融机构、支付平台等提供数据支持，特别是在风险控制、反欺诈系统建设、交易安全等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助优化风控策略、降低欺诈损失。
教育和培训：作为金融风控、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易欺诈的规律与特征，帮助用户构建高效的欺诈检测模型，提高金融交易的安全性。
