信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-dhuaddd
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, 风险管理, 数据分析, 金融
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，旨在用于信用卡欺诈交易的识别。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但提供了交易时间信息（Time），可用于分析交易发生的时间特征。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，但未提供具体的地理位置信息。
数据维度：数据集包含31个特征，包括28个匿名特征（V1-V28），这些特征是通过PCA（主成分分析）处理过的，用于保护原始数据隐私。此外，还包括交易时间（Time）、交易金额（Amount）以及类别标签（Class），其中Class=1代表欺诈交易，Class=0代表正常交易。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便数据分析与建模。
来源信息：数据来源未明确，但数据集已进行预处理，匿名化处理，适用于机器学习模型训练。
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：适用于金融风险管理、异常检测、欺诈检测相关的学术研究，例如，探索新型欺诈检测算法、评估不同模型的性能等。
行业应用：为金融行业提供数据支持，特别是在信用卡欺诈检测、风险评估、安全策略优化等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，提升欺诈交易的识别能力，降低损失。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、风险管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解欺诈检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估信用卡欺诈检测模型，帮助用户在数据驱动的模式下提高欺诈识别的准确率，降低金融风险。
