信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-shashankjoshi1
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 异常检测, 机器学习, 二分类, 交易数据, 数据挖掘, 模型评估, 风险管理
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle的信用卡交易数据，记录了信用卡交易的详细信息，用于识别潜在的欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但包含交易时间信息，可用于时间序列分析。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可用于构建通用的欺诈检测模型。
数据维度：数据集包含31个特征，其中包括：
Time：交易发生的时间（秒），表示每笔交易与数据集中第一笔交易之间的时间差。
V1-V28：经过PCA处理的匿名化特征，以保护用户隐私。
Amount：交易金额。
Class：目标变量，表示交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表正常）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于欺诈检测、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：适用于金融风控、异常检测、机器学习等领域的学术研究，如欺诈行为模式分析、新型欺诈检测算法研究等。
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、优化风险管理策略等。
决策支持：支持金融机构的风险评估、客户信用评分等决策制定，提高风险控制能力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融风控等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测方法。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征和规律，建立预测模型，从而提高欺诈检测的准确性和效率。
