信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-gowthambattineedi
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, 数据挖掘, 机器学习, 风险控制, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了信用卡交易信息，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，Time字段代表了每笔交易发生的时间，以秒为单位，从数据集开始的时间点算起。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为全球范围内的信用卡交易数据。
数据维度：数据集包含31个字段，包括Time（交易发生时间）、V1到V28（匿名化的主成分分析结果）、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，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于Kaggle平台，已进行匿名化处理，V1-V28为经过PCA（主成分分析）处理后的特征。
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、异常检测等领域的学术研究，如欺诈检测算法的优化、特征重要性分析等。
行业应用：为金融机构和支付平台提供数据支持，尤其适用于信用卡欺诈风险评估、欺诈交易实时监控等。
决策支持：支持金融机构的风险管理策略制定，帮助优化欺诈检测系统，降低欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习和数据挖掘课程的实训材料，帮助学生理解和实践二分类问题，以及异常检测方法。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征模式，构建和评估欺诈检测模型，从而提高金融交易的安全性。
