信用卡交易欺诈检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-sriseshagiri
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, 异常检测, 二分类, 数据分析, 机器学习, 风险管理
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的信用卡交易数据，用于信用卡欺诈检测研究。主要特征如下：
时间跨度：数据集包含两部分，fraudTrain.csv 记录了交易时间，creditcard.csv 记录了交易时间，数据未明确标注具体时间范围，但可用于分析交易模式。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可用于分析交易模式。
数据维度：
creditcard.csv 包含31个字段，包括时间（Time）、匿名化的交易特征V1-V28、交易金额（Amount）和欺诈标签（Class）。
fraudTrain.csv 包含25个字段，包括交易时间（trans_date_trans_time）、匿名化的交易特征、交易金额（amt）、交易类别（category）、商户信息、以及欺诈标签（is_fraud）。
数据格式：CSV格式，分别包含creditcard.csv和fraudTrain.csv两个文件，便于数据分析和机器学习建模。creditcard.csv用于训练，fraudTrain.csv包含更多详细的交易信息。
来源信息：数据来源于Kaggle公开数据集，已进行匿名化处理，V1-V28为PCA降维后的特征。该数据集提供了信用卡交易的详细信息，包括交易时间和金额，以及是否为欺诈交易的标记。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测、风险评估以及机器学习模型的训练与测试。
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、欺诈检测领域的学术研究，例如探索欺诈交易模式、构建和评估欺诈检测模型。
行业应用：可以为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，用于开发和改进欺诈检测系统，降低金融风险。
决策支持：支持风险管理部门进行风险评估，制定风险控制策略，提高交易安全性。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融风控等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构建和优化欺诈检测模型，预测信用卡交易是否为欺诈，并进行风险评估和策略优化。
