信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-bayubaheigorparfait
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, 二分类, 数据预处理, 风险管理, 金融风控, 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，记录了在一定时间内发生的信用卡交易信息，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但包含交易发生的时间戳信息。
地理范围：数据主要来源于欧洲信用卡交易，可能涵盖多个国家和地区。
数据维度：数据集包含31个特征，包括时间（Time）、匿名化处理后的交易特征（V1-V28）、交易金额（Amount）和类别标签（Class），其中Class标签用于指示交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表正常）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，便于数据分析与模型训练。
来源信息：该数据集来源于Kaggle，原始数据经过匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测、异常检测、二分类等机器学习模型的训练与评估。
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的学术研究，例如探索不同机器学习模型在不平衡数据集上的表现。
行业应用：为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，提升风险管理能力。
决策支持：支持金融机构的风险控制决策，帮助优化交易流程，降低欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等相关课程的教学案例，帮助学生理解和实践欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征模式，构建高效的欺诈检测模型，提高金融交易的安全性。
