信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-alexkhundongbam
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据挖掘, 风险控制, 交易数据, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了信用卡交易的详细信息，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确给出时间范围，但包含了交易发生的时间信息（Time字段）。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，但未提供具体的地理位置信息。
数据维度：数据集包含31个字段，包括交易时间（Time），匿名化的交易特征V1至V28，交易金额（Amount），以及交易是否为欺诈（Class，0代表正常交易，1代表欺诈交易）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于Kaggle等数据科学平台，原始数据来源可能为银行或支付机构的交易记录，数据经过匿名化处理。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测、二分类建模和风险评估等研究与应用。
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：适用于金融风控、机器学习、异常检测等领域的研究，例如欺诈交易识别、特征重要性分析、模型性能评估等。
行业应用：为金融机构和支付平台提供数据支持，尤其是在信用卡欺诈检测、风险管理、交易安全等方面。
决策支持：支持金融机构进行风险控制策略制定、欺诈预警系统开发和交易安全优化。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测模型和技术。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式和特征，构建和优化欺诈检测模型，从而提高交易安全性和降低金融风险。
