信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetectionSampleDatasets-khaledabdo
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 欺诈检测, 数据集, 机器学习, 金融风控, 异常检测, 风险管理, 样本数据
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的信用卡交易数据，旨在用于信用卡欺诈检测模型的训练与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态交易快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可能来源于全球范围内的信用卡交易。
数据维度：数据集包含多个匿名化特征（V1-V28），以及交易金额（Amount）和类别标签（Class）。类别标签用于指示交易是否为欺诈（1）或正常（0）。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，文件名示例包括creditcard_sampledata_3.csv等，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，用于演示和实践欺诈检测算法。
该数据集适合用于金融风控、异常检测和机器学习模型的开发与测试。
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、欺诈检测算法研究，以及机器学习模型的性能评估。
行业应用：为金融机构和支付平台提供数据支持，用于构建和优化欺诈检测系统，降低欺诈损失。
决策支持：支持金融机构的风险评估和策略制定，提高交易安全性和客户满意度。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘和金融风控课程的实践案例，帮助学生和研究人员掌握欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易数据中的欺诈模式，构建和评估欺诈检测模型，从而提高金融系统的安全性。
