信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-kavyapolu129
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据分析, 交易数据, 风险评估, 欺诈识别
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了信用卡交易的详细信息，用于信用卡欺诈检测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但提供了交易发生的时间戳（Time）。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但可推断为全球范围内的信用卡交易记录。
数据维度：数据集包括31个特征，包括Time（交易时间）、V1-V28（PCA转换后的匿名特征，用于保护用户隐私）以及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，包含三个文件：creditcard.csv (完整数据集)，fraud_values.csv (欺诈交易样本) 和 valid_values.csv (正常交易样本)。
来源信息：数据来源于Kaggle，经过预处理，V1-V28特征经过了PCA转换，以匿名化处理。该数据集适用于欺诈检测模型构建与评估。
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、异常检测、机器学习算法在欺诈检测领域的应用研究，如不平衡数据处理、模型性能评估等。
行业应用：为银行、金融机构和支付平台提供数据支持，用于构建欺诈检测系统、风险评估模型，提高交易安全性和用户体验。
决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定，帮助优化交易流程、降低欺诈损失、提升风控效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融风控等相关课程的实训案例，帮助学生和研究人员掌握欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易的异常模式，构建和评估欺诈检测模型，从而提高金融交易的安全性。
