信用卡欺诈检测机器学习数据集CreditCardFraudDetectionUsingMLDataset-arvinthsss
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈，数据集，机器学习，金融安全，数据挖掘，预测分析，风险管理，网络安全
数据概述：该数据集包含用于信用卡欺诈检测的机器学习数据，记录了信用卡交易的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2013年到2014年。
地理范围：数据覆盖的区域为全球，具体数据来自欧洲的信用卡交易。
数据维度：数据集包括交易时间、交易金额、28个匿名特征（主要用于保护用户隐私）等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于欧洲信用卡交易数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于金融安全、风险管理等领域，特别是在信用卡欺诈检测和机器学习模型训练等方面具有重要应用价值。
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：适用于信用卡欺诈检测、风险评估等金融安全研究，如欺诈模式识别、异常检测等。
行业应用：可以为银行、金融机构等提供数据支持，特别是在信用卡风险管理、欺诈预防等方面。
决策支持：支持金融机构的欺诈检测和风险管理，帮助机构制定科学的防范策略。
教育和培训：作为金融安全、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技术。
此数据集特别适合用于探索信用卡欺诈检测的规律与趋势，帮助用户实现准确的欺诈检测和风险评估，降低金融损失，提高安全性。
