信用卡交易欺诈检测数据集CreditCardTransactionFraudDetectionDataset-sumitchavda
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 交易数据, 风险管理, 机器学习, 异常检测, 数据分析, 金融科技, 时间序列
数据概述：
该数据集包含信用卡交易数据，记录了交易的详细信息，用于识别潜在的欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2023年10月到2024年8月。
地理范围：数据集中交易的地理位置信息，包括不同的城市，如San Antonio, Dallas, New York, Philadelphia, Phoenix, Chicago等，推测为美国地区交易。
数据维度：数据集包括交易ID、交易日期（包含日期和时间）、交易金额、商户ID、交易类型、交易地点、是否欺诈（IsFraud）以及其他未命名字段。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card_fraud_dataset.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测、风险评估和异常交易分析，以及构建机器学习模型。
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、异常检测等领域的研究，如基于机器学习的欺诈行为预测、时间序列分析等。
行业应用：为金融机构、支付平台等提供数据支持，用于构建欺诈检测系统、优化风险控制策略。
决策支持：支持金融机构的风险评估、交易监控和反欺诈策略制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和金融风控等相关课程的实训素材，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模式和特征，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。
