信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-ramu8688
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 交易数据, 二分类, 机器学习, 数据挖掘, 异常检测, 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2013年9月发生的信用卡交易信息，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了2013年9月的时间范围，但具体日期未在数据集中体现。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易。
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：经过PCA（主成分分析）处理后的匿名特征。
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，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过了匿名化处理，V1-V28特征为原始数据的PCA变换结果。
该数据集适合用于欺诈交易检测、二分类模型构建和异常检测研究。
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、欺诈检测算法研究等领域的学术研究，例如欺诈交易行为模式分析、新型欺诈检测模型的开发与评估。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，用于构建和优化信用卡欺诈检测系统，提高风险控制能力。
决策支持：支持金融机构在风险管理、客户服务和安全策略制定方面的决策。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风险管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解欺诈检测的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征，构建有效的欺诈检测模型，从而降低金融损失，提升用户体验。
