信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-devanshugurjar
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, 数据分析, 机器学习, 风险管理, 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2013年9月期间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：数据记录了2013年9月期间的信用卡交易。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易。
数据维度：数据集包含31个特征，包括时间（Time）、匿名化处理的交易特征V1至V28，交易金额（Amount）以及交易类别（Class），其中Class标签指示交易是否为欺诈（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。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，V1到V28特征是由于保密原因而经过PCA（主成分分析）转换的。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测、风险评估等相关领域的研究。
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、欺诈检测等领域的学术研究，如新型欺诈检测算法开发、异常交易行为分析等。
行业应用：可以为银行、金融机构和支付平台提供数据支持，尤其是在风险控制、欺诈预防和客户行为分析方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化欺诈检测策略，提升风险防范能力。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测模型的构建和应用。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式和特征，并构建有效的欺诈检测模型，以提高交易安全性并降低经济损失。
