信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-yashkoushik

数据来源：互联网公开数据

标签：欺诈检测, 信用卡, 交易数据, 机器学习, 二分类, 数据预处理, 特征工程, 风险评估

数据概述：该数据集包含来自金融机构的信用卡交易数据，旨在用于信用卡欺诈检测。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但包含交易发生的时间戳（TransactionDT）。地理范围：数据未明确标明地理范围，但包含与交易相关的地址信息（addr1, addr2）和电子邮件域名（P_emaildomain, R_emaildomain）。数据维度：数据集包括交易金额（TransactionAmt）、卡信息（card1-card6）、地址信息、电子邮件信息、匿名化特征（C1-C14, D1-D15, V1-V339）、设备信息（DeviceInfo, DeviceType）以及身份信息（id_01-id_38），以及目标变量“isFraud”，指示交易是否为欺诈。数据格式：CSV格式，包含test_df.csv、train_df.csv和y_train.csv三个文件，分别包含测试集、训练集和训练集的目标变量。来源信息：数据来源于公开的信用卡交易数据，经过匿名化处理，以保护用户隐私。数据集已经过初步的特征工程，包括对原始数据的转换和衍生。该数据集适合用于欺诈检测、风险评估等相关领域，以及数据建模、机器学习等技术应用。

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、机器学习与异常检测交叉领域的学术研究，例如欺诈交易识别、风险因素分析等。行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，特别是在构建欺诈检测系统、优化风险管理策略方面。决策支持：支持金融机构的风险评估和决策制定，助力提升交易安全性和用户体验。教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解欺诈检测模型构建流程。此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式和特征，构建和优化欺诈检测模型，提高金融交易的安全性。