信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset2023-williamsousarj
数据来源：互联网公开数据
标签：金融安全，欺诈检测，数据集，机器学习，信用卡，数据分析，风险评估，异常检测
数据概述： 该数据集包含2023年信用卡交易的相关数据，记录了信用卡交易的特征和标签，用于欺诈检测任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2023年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的信用卡交易，具体地区未明确说明。
数据维度：数据集包括交易金额、交易时间、地点、设备信息、用户行为特征、交易频率等变量，以及是否为欺诈交易的标签。数据已进行标准化和匿名化处理。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的金融安全研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于金融安全、欺诈检测、机器学习等领域的研究和应用，特别是在信用卡欺诈检测、异常交易识别等技术任务中具有重要价值。
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：适用于金融欺诈检测、风险分析等学术研究，如信用卡欺诈模式识别、异常交易检测等。
行业应用：可以为银行、支付平台等金融机构提供数据支持，特别是在信用卡欺诈检测、风险控制等方面。
决策支持：支持信用卡交易的风险评估和策略优化，帮助金融机构制定更有效的反欺诈措施。
教育和培训：作为金融安全、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测、异常识别等相关技术。
此数据集特别适合用于探索信用卡欺诈的特征与模式，帮助用户实现准确的欺诈检测，提升金融交易的安全性，为金融安全研究和风险管理提供数据支持。
