信用卡交易欺诈检测数据集CreditCardTransactionFraudDetectionDataset-khaledalrashidi1
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡，交易，欺诈检测，数据集，机器学习，风险管理，金融，异常检测
数据概述：
该数据集包含信用卡交易数据，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未知，但包含大量的交易记录。
地理范围：数据覆盖范围不明确，但包含来自不同地区和用户的交易数据。
数据维度：数据集包含交易金额、交易时间、以及经过PCA处理的匿名特征V1-V28。此外，还包括交易是否为欺诈的标签。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行数据脱敏处理，匿名化了原始交易信息。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测、风险评估、机器学习等领域的研究和应用。
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：适用于信用卡欺诈检测算法的研究，如异常检测、分类算法的性能评估等。
行业应用：可以为金融机构、银行等提供数据支持，用于构建欺诈检测系统，降低欺诈风险。
决策支持：支持金融机构进行风险评估、优化风控策略、提升交易安全。
教育和培训：作为机器学习、数据科学等课程的辅助材料，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中的欺诈模式，帮助用户实现对欺诈交易的有效识别和预测，从而降低金融风险，保护用户权益。
