信用卡交易欺诈预测数据集CreditCardTransactionFraudPredictionDataset-amritmth
数据来源：互联网公开数据
标签：金融科技，信用风险，数据集，欺诈检测，机器学习，数据挖掘，风险管理，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自金融交易记录的数据，记录了信用卡交易中的正常与欺诈交易样本。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从特定年份到特定年份，具体年份未公开。
地理范围：数据覆盖了多个地区的信用卡交易，具体地区未公开。
数据维度：数据集包括交易时间、交易金额、交易地点、商户类别、用户特征等变量，以及是否为欺诈交易的标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于金融行业的公开交易记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于金融科技、信用风险管理、机器学习等领域，特别是在欺诈检测、信用评分等任务中具有重要应用价值。
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：适用于金融欺诈检测、信用风险评估等研究，如交易行为模式分析、欺诈特征提取等。
行业应用：可以为金融行业提供数据支持，特别是在信用卡欺诈检测、风险控制方面。
决策支持：支持金融风险管理的决策制定和策略优化，帮助金融机构制定科学的反欺诈措施。
教育和培训：作为金融科技、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测、信用评分等方法。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易中的欺诈行为规律与趋势，帮助用户实现准确的欺诈检测，优化风险控制和信用评分策略，降低金融风险。
