信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-nakshatragoswami
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡，欺诈检测，数据集，机器学习，风险管理，异常检测，金融科技，数据挖掘
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明确，但包含了大量信用卡交易记录。
地理范围：数据来源未明确，但包含了来自不同用户的交易数据，可能覆盖全球范围。
数据维度：数据集包括交易时间，交易金额，以及经过PCA处理的匿名化特征V1到V28，以及交易类别标签，包括正常交易和欺诈交易。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的信用卡交易数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于欺诈检测，异常检测和机器学习等领域的研究和应用，特别是在信用卡欺诈行为识别和风险评估方面具有重要价值。
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，异常检测，风险评估等学术研究，如欺诈行为模式分析，异常交易识别等。
行业应用：可以为银行，支付机构等金融机构提供数据支持，特别是在风险管理，欺诈预防和安全策略制定方面。
决策支持：支持金融机构的风险评估和决策制定，帮助识别和预防欺诈行为。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和金融风控课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测，异常检测和风险评估方法。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易中的欺诈行为模式，帮助用户实现欺诈交易的识别，优化风险管理策略，提升金融安全水平。
