信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-sandeshpal
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 交易数据, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据预处理, 风险评估, 类别不平衡
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但“Time”字段可能表示交易发生的时间。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，具体地区未明确。
数据维度：数据集包含31个特征，包括“Time”（交易发生时间）、V1-V28（PCA变换后的匿名特征）、“Amount”（交易金额）和“Class”（类别标签，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，适用于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行PCA（主成分分析）处理，匿名化处理了原始特征。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测、异常检测、二分类问题研究，以及数据挖掘和机器学习模型的训练和评估。
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，比较不同机器学习算法在欺诈检测中的表现，研究类别不平衡问题对模型的影响。
行业应用：为金融机构和支付平台提供数据支持，用于开发和优化欺诈检测系统，提升交易安全性和用户体验。
决策支持：支持风险管理部门进行风险评估、制定风险控制策略，帮助企业减少欺诈损失。
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掌握欺诈检测的技术和方法。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式识别、构建高精度欺诈检测模型，以及评估不同算法在不平衡数据集上的表现，从而优化欺诈检测系统的性能。
