信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-nafisalawalidris
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, 风险管理, 金融风控
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了在特定时间段内发生的信用卡交易信息，旨在用于欺诈交易的检测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但“Time”字段指示了每笔交易发生的时间，以秒为单位。
地理范围：数据来自欧洲信用卡交易，但未提供具体国家或地区信息。
数据维度：数据集包含31个字段，包括：
Time：交易发生的时间（秒）。
V1-V28：匿名化后的主成分，代表原始特征经过PCA变换后的结果，以保护用户隐私。
Amount：交易金额。
Class：目标变量，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，易于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于金融欺诈检测、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：适用于机器学习、数据挖掘等领域的学术研究，如欺诈检测算法的开发、模型性能评估等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，用于构建和优化信用卡欺诈检测系统，降低欺诈损失。
决策支持：支持风险管理部门制定更有效的风控策略，提高交易安全性和用户信任度。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员实践和理解欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索不同机器学习算法在欺诈检测中的表现，以及分析交易金额、时间等特征与欺诈行为的关系，从而实现对欺诈交易的有效识别。
