信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetectionTransactions-saritas95
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, 数据分析, 风险控制, 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，旨在用于欺诈交易的识别与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从交易开始到结束的时间段，以秒为单位。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，但未明确具体国家或地区。
数据维度：
Time：交易发生的时间。
V1-V28：经过PCA（主成分分析）处理后的匿名化特征，代表了交易的原始特征。
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，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，保护用户隐私。
该数据集适合用于欺诈检测模型的构建和评估，以及对欺诈交易行为的分析。
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，如新型欺诈检测算法的开发与评估。
行业应用：为银行、金融机构等提供数据支持，用于构建和改进信用卡欺诈检测系统，降低欺诈损失。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化风险控制策略。
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材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征模式，构建有效的欺诈检测模型，并评估不同模型的性能表现。
