信用卡交易欺诈检测数据集CreditCardTransactionFraudDetection-nagendranainala
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 交易数据, 异常检测, 二分类, 数据挖掘, 机器学习, 金融风控, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了信用卡交易的详细信息，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但提供了交易发生的时间戳（Time字段），单位为秒。
地理范围：数据来源于欧洲地区的信用卡交易。
数据维度：数据集包含31个特征，其中包括：
Time：交易发生的时间。
V1-V28：经过PCA处理的匿名特征，代表原始特征的降维结果。
Amount：交易金额。
Class：目标变量，表示交易是否为欺诈（fraud-positive）或正常（fraud-negative），以字符串形式标注。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard_nominal_reduced.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：数据来源于公开的信用卡交易数据集，已经过匿名化处理，保护了用户隐私，并提供了Class标签用于监督学习。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测，异常检测，以及二分类模型的构建和评估。
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：适用于金融风险管理和机器学习领域的学术研究，如欺诈检测算法的开发与评估、异常检测方法的研究等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，特别是在风险管理、欺诈预防、信用评分等应用方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定和优化，提高欺诈交易的识别效率。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉欺诈检测流程。
此数据集特别适合用于探索不同特征对欺诈行为的影响，构建和优化欺诈检测模型，从而降低金融风险，保护用户资产安全。
