信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-stevesolano
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 异常检测, 数据挖掘, 机器学习, 二分类, 风险管理, 金融风控
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，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范围，但包含交易发生的时间信息。
地理范围：数据来自欧洲信用卡交易，具有一定的地域代表性。
数据维度：数据集包含31个特征，包括匿名化的V1到V28（由于保密原因，这些特征未公开具体含义），交易时间和交易金额（Amount），以及表示交易是否为欺诈的标签（Class，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：数据来源于公开的Kaggle数据集，已进行匿名化处理。
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，如异常检测算法、机器学习模型的比较与优化。
行业应用：为金融机构和支付平台提供数据支持，用于开发和改进信用卡欺诈检测系统。
决策支持：支持风险管理决策，帮助金融机构识别高风险交易，降低欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于构建和评估信用卡欺诈检测模型，探索不同特征对欺诈行为的影响，并优化欺诈检测策略。
