信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-uday214125ups
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, 二元分类, 数据预处理, 风险管理, 交易数据, 类别不平衡
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了在特定时间段内的信用卡交易信息，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，Time字段表示交易发生的时间，以秒为单位。
地理范围：数据主要来源于欧洲信用卡交易，未明确指出具体国家或地区。
数据维度：数据集包含31个字段，包括：Time（交易发生的时间），V1-V28（经过PCA处理的匿名化特征），Amount（交易金额）和Class（目标变量，1代表欺诈交易，0代表正常交易）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于Kaggle，原始数据经过了PCA（主成分分析）处理，以保护用户隐私。
该数据集适用于欺诈检测、异常检测和二元分类等任务。
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：适用于金融风控、异常检测等领域的学术研究，例如探索欺诈交易的特征、评估不同的分类算法的性能。
行业应用：可以为金融机构、支付平台等提供数据支持，尤其在信用卡欺诈检测、风险评估等方面具备实用价值。
决策支持：支持金融机构的风险管理和安全策略制定，帮助优化欺诈检测系统，降低欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习和数据挖掘课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握异常检测、类别不平衡数据处理等技术。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易的欺诈行为模式，帮助用户构建和优化欺诈检测模型，从而提高交易安全性。
