信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-nishikasingh
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测，信用卡，机器学习，异常检测，金融风控，数据分析，风险管理，银行
数据概述： 该数据集包含了信用卡交易数据，用于信用卡欺诈检测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了交易的时间信息。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息。
数据维度：数据集包括交易的各项特征，如交易额、匿名化的特征（V1-V28），以及交易是否为欺诈（Class）的标签。
数据格式：数据提供CSV格式，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于kaggle平台，已进行匿名化处理，但保留了交易的特征和欺诈标签。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测、机器学习模型训练等领域，尤其在金融风控、风险管理等方面具有重要价值。
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：适用于欺诈检测算法的研究与开发，如异常检测、分类模型的研究，以及特征重要性分析。
行业应用：可以为银行、金融机构等提供数据支持，特别是在信用卡欺诈风险管理、实时交易监控等方面。
决策支持：支持风险管理部门制定更有效的欺诈检测策略，优化风险控制流程。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易中的欺诈行为模式，帮助用户实现高精度的欺诈检测模型，从而降低金融风险，保护消费者权益。
