信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-govindlodhi
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 交易数据, 异常检测, 二分类, 数据挖掘, 机器学习, 风险控制, 欺诈识别
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2013年9月期间发生的信用卡交易信息，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年9月，具体时间未在数据集中直接体现，但存在“Time”字段，表示交易发生的时间。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，未明确具体国家。
数据维度：数据集包含31个字段，包括匿名化特征V1到V28（由PCA转换而来）、交易金额（Amount）、交易时间（Time）以及类别标签（Class），其中“Class”为目标变量，标识交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表正常）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便数据分析和建模。
数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，特征V1-V28为经过主成分分析（PCA）转换后的结果。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。
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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如欺诈检测算法评估、异常检测模型构建、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，特别是在信用卡欺诈风险控制、风险评估、交易监控等方面。
决策支持：支持风险管理部门制定更有效的欺诈预防策略，优化风险管理流程。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和金融风控课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测流程。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式和特征，帮助用户构建和优化欺诈检测模型，从而提高欺诈识别的准确性和效率。
