信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-luiscalvo
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 异常检测, 数据挖掘, 机器学习, 二分类, 风险管理, 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，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但包含了交易发生的时间信息（Time）。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，具有地域代表性。
数据维度：数据集包括31个特征，其中：
Time：交易发生的时间（秒）。
V1-V28：通过主成分分析(PCA)转换后的匿名特征。
Amount：交易金额。
Class：目标变量，1代表欺诈交易，0代表正常交易。
数据格式：CSV格式，文件名为Creditcard.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据集来源于公开的信用卡交易数据，并经过了PCA转换处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于欺诈交易识别、异常检测、二分类模型构建等研究和应用。
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：适用于金融风控、欺诈检测、异常检测等领域的学术研究，例如，对比不同机器学习算法在欺诈检测上的表现。
行业应用：为银行、支付机构等提供数据支持，用于构建和优化信用卡欺诈检测系统，提升风险管理能力。
决策支持：支持金融机构的风险评估和决策制定，提高欺诈交易的识别准确率，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数据，帮助学生和研究人员理解欺诈检测的原理与方法。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征模式，构建高效的欺诈检测模型，提升金融交易的安全性。
