信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-bharatikulkarni1806
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, 机器学习, 数据分析, 风险评估, 二分类, 欺诈识别
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：数据记录的时间范围为2013年9月，具体时间信息以秒为单位。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易。
数据维度：包括交易时间（Time）、匿名化的交易特征V1至V28、交易金额（Amount）和交易类别（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.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，特征V1至V28为PCA变换后的结果。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测、异常检测和风险评估等相关领域的研究和应用。
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、异常检测和机器学习领域的学术研究，如欺诈检测算法的开发与评估、特征重要性分析等。
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、优化风险管理策略。
决策支持：支持金融机构的风险评估和决策制定，提升对欺诈行为的识别和预防能力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和金融风控等课程的实训材料，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构建二分类模型，探索不同特征对欺诈行为的影响，并提升欺诈交易的检测精度。
