信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-piyush1234ggfuvi

数据来源：互联网公开数据

标签：信用卡欺诈, 异常检测, 二元分类, 数据预处理, 机器学习, 风险评估, 交易安全, 数据挖掘

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”字段表示了每笔交易发生的时间，单位为秒，从数据集的第一笔交易开始计算。地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，具体地区未公开。数据维度：数据集包含31个字段，包括“Time”（交易发生时间）、V1-V28（通过PCA降维处理后的匿名特征）、“Amount”（交易金额）和“Class”（目标变量，1表示欺诈交易，0表示正常交易）。数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，便于数据分析和模型构建。来源信息：数据来源于Kaggle，原始数据经过了预处理，匿名化处理，以保护用户隐私。该数据集适合用于欺诈检测、异常检测等领域的数据分析和建模。

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、机器学习和异常检测等领域的学术研究，如欺诈交易识别、风险评估模型构建等。行业应用：为金融机构、支付平台等提供数据支持，用于构建信用卡欺诈检测系统，提高交易安全性。决策支持：支持金融机构在风险管理、反欺诈策略制定和优化方面提供数据支撑。教育和培训：作为机器学习、数据挖掘和金融风控等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解欺诈检测的原理与方法。此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征，构建高效的分类模型，提高欺诈检测的准确率，降低金融风险。