信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-nilkantgudpale
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 交易检测, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据分析, 风险控制, 欺诈识别
数据概述：
该数据集包含来自公开数据源的信用卡交易记录，旨在用于信用卡欺诈行为的检测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间跨度未明确，但数据集名称“creditcard_2023”暗示了数据可能来源于2023年。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但通常此类数据集涵盖全球范围内的信用卡交易行为。
数据维度：数据集包含31个字段，包括匿名化的V1至V28特征（通过PCA降维处理），交易金额(Amount)和类别标签(Class，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_2023.csv，便于数据导入和分析。数据经过匿名化处理，保护了用户隐私。
来源信息：数据来源于公开的信用欺诈数据集，已被整理成适合机器学习模型训练和评估的格式。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测、异常检测以及二分类问题的研究。
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、异常检测等领域的研究，例如，探索不同机器学习模型在欺诈检测上的表现，分析欺诈行为的特征。
行业应用：为金融机构和支付平台提供数据支持，用于构建和优化信用卡欺诈检测系统，提升风险控制能力。
决策支持：支持金融机构在风险管理、安全策略制定以及交易监控方面的决策。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘和金融风控课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于训练和评估机器学习模型，以识别信用卡交易中的欺诈行为，从而提升金融机构的风险管理水平。
