信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-lokeshmendake
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, 风险控制, 交易数据
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2013年9月期间发生的信用卡交易。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年9月，具体时间跨度未在数据集中明确给出。
地理范围：数据主要来源于欧洲信用卡交易。
数据维度：数据集包含31个特征，包括：
Time：交易发生的时间（秒）。
V1-V28：匿名化处理后的主成分分析（PCA）结果，代表原始特征。
Amount：交易金额。
Class：类别标签，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，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未在数据集中明确说明，但通常用于学术研究和机器学习实践。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测和二分类问题的研究与应用。
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、欺诈检测算法研究，以及机器学习模型在金融领域的应用研究，如模型性能评估、特征重要性分析等。
行业应用：为银行、金融机构和支付平台提供数据支持，用于构建和优化信用卡欺诈检测系统，从而降低欺诈损失。
决策支持：支持金融机构的风险评估和决策制定，帮助制定更有效的风险控制策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和金融风控课程的实训素材，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欺诈交易的模式和特征，构建和评估欺诈检测模型，提升金融交易的安全性。
