信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-luciespedene
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, 二分类, 交易数据, 数据预处理, 风险评估, 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”字段显示了每笔交易相对于数据集中第一笔交易的时间差（秒）。
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：数据集包含31个字段，其中“Time”表示交易发生的时间，“Amount”表示交易金额，“Class”是目标变量，表示交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表正常），V1-V28是经过PCA处理的匿名化特征。
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：数据来源未知，通常被用于机器学习和异常检测的实验。
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、欺诈检测领域的学术研究，如异常检测算法、分类算法的性能评估等。
行业应用：为银行、支付平台等金融机构提供数据支持，用于开发或优化欺诈检测系统。
决策支持：支持金融机构的风险管理和策略制定，提高欺诈交易的识别准确率。
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和应用异常检测技术。
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，帮助用户实现提高欺诈检测精度、降低金融风险的目标。
