信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-rijuljain2003
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, 二分类, 数据分析, 交易数据, 风险评估, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了信用卡交易的详细信息以及是否为欺诈交易的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但“Time”字段指示了交易发生的时间，单位为秒，相对起始时间。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，但未提供具体的地理位置信息。
数据维度：数据集包括31个特征，其中“Time”表示交易发生的时间，“Amount”表示交易金额，“Class”是目标变量，表示交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表正常）。V1到V28为经过PCA处理的匿名化特征，保护了用户隐私。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测、异常检测、风险评估等领域。
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、数据挖掘领域的学术研究，如异常检测算法、分类模型的性能评估等。
行业应用：为金融行业提供数据支持，尤其适用于银行、支付平台等机构的风控系统构建，用于提升欺诈检测的准确性和效率。
决策支持：支持金融机构的风险管理和策略制定，帮助优化欺诈预防措施，降低资金损失。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用相关算法。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式，构建有效的欺诈检测模型，从而提高金融交易的安全性。
