信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-deepikaarikesavan
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, 数据挖掘, 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，记录了在特定时间段内发生的信用卡交易信息，用于识别和预测欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确给出时间范围，但“Time”字段表示了每笔交易发生的时间，以秒为单位。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，但未具体说明国家或地区。
数据维度：数据集包括31个特征，其中“Time”表示交易发生时间，“Amount”表示交易金额，“Class”是目标变量，表示交易是否为欺诈（1表示欺诈，0表示正常）。V1到V28是经过PCA处理后的匿名特征，用于保护用户隐私。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于Kaggle，原始数据来源未明确说明，但经过了匿名化处理。
该数据集适合用于欺诈交易检测、异常检测、二分类模型构建和评估。
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、异常检测方法比较等学术研究。
行业应用：为银行、金融机构、支付平台等提供数据支持，用于开发和优化信用卡欺诈检测系统，提升风险控制能力。
决策支持：支持金融机构的风险评估、欺诈预警、安全策略制定，帮助优化风险管理流程。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等相关课程的实训案例，帮助学生和从业人员掌握欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征，构建和评估欺诈检测模型，从而提高欺诈交易的识别准确率。
