信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-ramakrushnamohapatra
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, 数据挖掘, 二分类, 交易数据, 风险管理, 数据分析
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，并标注了交易是否为欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但提供了交易发生的时间戳（Time）。
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：数据集包含31个特征，包括交易时间（Time）、经过PCA处理的匿名特征V1-V28、交易金额（Amount）和欺诈标识（Class，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，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开数据集，用于信用卡欺诈检测研究。
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，如欺诈行为模式识别、新型欺诈手段分析等。
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模型，提高风险管理水平。
决策支持：支持金融机构的风险评估、预警和决策制定，帮助优化风控策略，降低欺诈损失。
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数据，帮助学生和研究人员掌握欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易中的欺诈模式，构建欺诈检测模型，提升对欺诈行为的识别能力。
