信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-harshithgupta
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 异常检测, 二分类, 数据挖掘, 机器学习, 金融风控, 数据分析
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，并标注了交易是否为欺诈。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但提供了交易发生的时间（Time字段，单位未明）。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，具有一定的地域代表性。
数据维度：数据集包含31个字段，包括交易时间（Time）、经过PCA处理的匿名特征V1-V28、交易金额（Amount）和交易类别（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：数据来源于Kaggle，已进行匿名化处理，V1至V28为PCA降维后的特征。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测等任务，也可用于评估和比较不同的机器学习算法。
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、异常检测等领域的学术研究，如欺诈交易识别、风险评估等。
行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，尤其在信用卡欺诈检测、风险管理等领域具有实际应用价值。
决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定，帮助优化风控模型，降低欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等课程的实训数据集，帮助学生和研究人员熟悉欺诈检测流程。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式和特征，并构建预测模型，以提高欺诈检测的准确性和效率。
