信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-fazela
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 交易检测, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据分析, 数据预处理, 风险控制
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了在一定时间范围内的交易信息，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但根据"Time"字段，可以推断为一段时间内的交易记录。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，但未具体说明国家或地区。
数据维度：数据集包含31个字段，包括交易时间（Time）、匿名化处理的特征（V1至V28）、交易金额（Amount）以及交易类别（Class，0代表正常交易，1代表欺诈交易）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：该数据集经过匿名化处理，原始数据来源未公开，但可用于探索性数据分析和机器学习模型的训练。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测和风险评估等领域。
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：适用于金融风控、欺诈检测等领域的研究，如构建和评估欺诈检测模型，探索不同特征对欺诈行为的影响。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，用于建立欺诈检测系统、优化风险控制策略。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助其识别高风险交易，降低欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、金融风控等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员了解欺诈检测的流程与方法。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式识别，构建高效的欺诈检测模型，从而提升金融交易的安全性。
