信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-sagarshindemar2023
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, 机器学习, 数据分析, 风险评估, 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信息，旨在用于欺诈交易的识别。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2013年9月期间的交易信息，未明确具体日期，以时间戳（Time）表示交易发生的时间。
地理范围：数据主要来自欧洲信用卡交易。
数据维度：数据集包含31个特征，其中：Time（交易发生的时间）、V1-V28（通过主成分分析得到的匿名化特征）、Amount（交易金额）和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，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle，原始数据经过主成分分析（PCA）处理，匿名化了原始特征，以保护用户隐私。该数据集适用于欺诈检测、异常检测等研究。
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、异常检测、机器学习算法研究等领域的学术研究，例如欺诈检测模型的构建、不同算法的性能比较等。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，用于构建欺诈检测系统、风险评估模型，提升交易安全性。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化风控策略，降低欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解欺诈检测的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易中的欺诈行为模式，构建和评估欺诈检测模型，帮助用户提高金融交易的安全性。
