信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-kushagrekaushik
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, 交易数据
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了信用卡交易的详细信息以及是否为欺诈交易的标记。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但“Time”字段记录了每笔交易与数据集第一笔交易之间的时间间隔（单位为秒）。
地理范围：数据来源为欧洲信用卡交易，但未提供具体的国家或地区信息。
数据维度：数据集包括31个字段，其中“Time”记录交易发生时间，“Amount”记录交易金额，“Class”为目标变量，表示该笔交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表正常）。V1至V28是经过PCA变换后的匿名特征，保护了原始数据的隐私。
数据格式：CSV格式，文件名为Creditcard_data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理和PCA降维。
该数据集适合用于欺诈交易检测、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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如欺诈检测算法的开发与评估、异常交易模式分析等。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，用于构建信用卡欺诈检测系统，提升风险管理能力。
决策支持：支持风险管理部门进行风险评估、欺诈预警和策略优化，从而降低欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生理解欺诈检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征模式，构建和评估欺诈检测模型，从而提升交易安全性和用户体验。
