信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-rahulagre
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 交易数据, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据分析, 风险管理
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，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，但根据“Time”字段推测为一段时间内的交易记录。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，地理位置主要集中在欧洲地区。
数据维度：包括“Time”（交易发生时间）、V1-V28（通过PCA变换后的匿名特征）、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，便于数据分析和机器学习模型的构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，V1到V28是使用PCA（主成分分析）对原始特征进行降维后的结果。
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、欺诈检测等领域的学术研究，如新型欺诈检测算法的开发、异常交易模式分析等。
行业应用：可以为银行、支付平台等金融机构提供数据支持，用于构建信用卡欺诈检测系统、提升风险管理水平。
决策支持：支持金融机构的风险评估、策略优化和决策制定，有助于减少欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解欺诈检测的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征和规律，帮助用户构建高效的欺诈检测模型，从而提升金融系统的安全性。
