信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-brunomasese
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, 二元分类, 数据预处理, 风险管理, 金融风控, 交易安全
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“Time”字段记录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，但未提供具体的国家或地区信息。
数据维度：数据集包含31个特征，包括：
Time：交易发生的时间（秒）。
V1-V28：经过PCA（主成分分析）处理的匿名特征。
Amount：交易金额。
Class：目标变量，表示交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表正常）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便数据分析与模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据经过匿名化处理，保护了用户隐私。
该数据集适合用于欺诈交易检测、异常检测、二元分类等研究和应用。
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、机器学习等领域的研究，如探索欺诈行为模式、评估不同算法的检测性能等。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，用于构建欺诈检测系统，提高交易安全性和风险管理能力。
决策支持：支持金融机构的风险控制和策略制定，辅助决策者优化安全措施，降低欺诈损失。
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熟悉欺诈检测流程，提升建模能力。
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，帮助用户实现对信用卡交易的实时监控和风险预警。
