信用卡交易欺诈检测数据集CreditCardTransactionFraudDetection-sahaj96
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, 数据挖掘, 风险管理, 时间序列分析, 交易数据, 二分类
数据概述：
该数据集包含信用卡交易数据，旨在用于信用卡欺诈检测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，起始时间未在数据集中明确标注，但包含2019年和2020年的交易记录。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含交易发生地和商户的经纬度信息，以及客户的住址信息。
数据维度：数据集包括交易时间、信用卡号、商户信息、交易类别、交易金额、客户个人信息（姓名、性别、地址、出生日期等）、交易编号、Unix时间戳、商户经纬度以及是否为欺诈交易的标签（is_fraud）。
数据格式：CSV格式，文件名为trainData.csv、testData.csv和sample_submission.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于欺诈检测、风险评估和数据建模等领域。
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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如欺诈交易模式识别、异常检测算法研究等。
行业应用：为银行、支付机构和金融科技公司提供数据支持，尤其在信用卡欺诈检测、风险管理、反洗钱等方面具备实用价值。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助优化欺诈检测系统，提升交易安全性和用户体验。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和金融风控相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握欺诈检测技术。
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，帮助用户构建和评估欺诈检测模型，提高交易安全性和减少经济损失。
