信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-srikanthgollavilli
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 异常检测, 机器学习, 风险管理, 数据预处理, 二元分类, 交易数据, 欺诈识别
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了在2013年9月发生的信用卡交易。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从起始时间点开始的交易时间，单位为秒。
地理范围：数据来源于欧洲地区的信用卡交易。
数据维度：数据集包含31个特征，包括：
Time：交易发生的时间。
V1-V28：经过PCA（主成分分析）处理后的匿名特征，代表原始交易记录的复杂特征。
Amount：交易金额。
Class：目标变量，表示交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表正常）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle，原始数据经过了PCA处理，以保护用户隐私。该数据集非常适合用于欺诈检测相关的研究和建模任务。
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、欺诈检测算法研究等领域，如异常检测算法的性能评估、新型欺诈行为模式识别等。
行业应用：可以为银行、支付平台等金融机构提供数据支持，用于构建和优化信用卡欺诈检测系统，提高风险控制能力。
决策支持：支持金融机构在风险管理、反欺诈策略制定方面的决策，提升风控效率和准确性。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训案例，帮助学生和研究人员深入理解异常检测和二元分类问题。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征和模式，构建高效的欺诈检测模型，从而降低金融欺诈造成的损失。
