信用卡欺诈检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-cyubahirogilbert
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡，欺诈检测，数据集，异常检测，机器学习，风险管理，金融，数据分析
数据概述： 该数据集包含信用卡交易数据，用于信用卡欺诈检测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围不详，但包含了大量信用卡交易记录。
地理范围：数据覆盖范围不详，但包含了来自全球范围内的信用卡交易。
数据维度：数据集包括交易时间、交易金额、以及通过主成分分析（PCA）处理过的匿名特征V1到V28，以及交易是否为欺诈的标签（0表示正常，1表示欺诈）。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行匿名化处理，保护用户隐私。
该数据集适合用于异常检测、机器学习和数据挖掘等领域，尤其在信用卡欺诈检测、风险管理和金融风控方面具有重要价值。
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研究、异常检测方法比较等学术研究，如不同机器学习模型在欺诈检测中的表现评估。
行业应用：可以为金融机构、银行等提供数据支持，特别是在信用卡欺诈检测、风险控制和反欺诈系统构建方面。
决策支持：支持金融机构进行风险评估、欺诈预警和策略优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和金融风险管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测方法。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易数据中的欺诈模式，帮助用户实现欺诈交易的识别和预测，提高金融机构的风险管理能力，保障用户的资金安全。
