信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-mannixlam
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，异常检测，风控，金融，数据分析
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，但提供了交易发生的时间信息。
地理范围：数据集中未明确标明地理位置信息，但包含了大量的信用卡交易记录。
数据维度：数据集包括交易时间、交易金额、V1-V28等匿名特征（PCA变换后的特征），以及交易是否为欺诈的标签（0代表正常交易，1代表欺诈交易）。
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Kaggle平台，已进行匿名化处理，保护用户隐私。
该数据集适合用于金融风控、欺诈检测、异常检测等领域，特别是在机器学习模型训练、风险评估等方面具有重要价值。
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、异常交易识别等研究，如欺诈行为模式分析、欺诈风险评估等。
行业应用：可以为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，特别是在风险控制、欺诈预防等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助优化欺诈检测系统和策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测、异常检测等技术。
此数据集特别适合用于探索信用卡欺诈行为的规律与特征，帮助用户实现精准的欺诈检测，降低金融风险，保障用户资金安全。
