信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-hwbw1202
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡，欺诈检测，数据集，机器学习，异常检测，金融风控，数据分析，风险管理
数据概述： 该数据集包含信用卡交易数据，用于信用卡欺诈行为的检测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为交易发生的时间段，具体时间信息。
地理范围：数据涵盖了信用卡交易的发生地点，但具体地理位置信息被匿名化处理。
数据维度：数据集包括交易时间，交易额，匿名化的交易特征（V1-V28），以及交易是否为欺诈的标签（0代表正常交易，1代表欺诈交易）。
数据格式：数据提供CSV格式，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的信用卡交易数据集，并已进行匿名化处理，确保数据安全。该数据集适合用于金融风控，欺诈检测和异常检测等领域的研究和应用。
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：适用于机器学习算法在信用卡欺诈检测中的应用研究，如异常检测，分类算法的性能评估等。
行业应用：可以为银行，金融机构等提供数据支持，特别是在风险控制，欺诈预警等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理和决策制定，优化欺诈检测系统。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和金融风控相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测和异常检测技术。
此数据集特别适合用于探索信用卡欺诈行为的模式和特征，帮助用户实现欺诈交易的准确识别，从而降低金融风险，保护消费者权益。
