信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-michaeltiernan
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据预处理, 风险管理, 交易分析
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了交易的时间、匿名化的特征（V1-V28）、交易金额（Amount）以及交易类别（Class）。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但“Time”列表示交易发生的时间，以秒为单位，推测为一段时间内的交易记录。
地理范围：数据来源于欧洲的信用卡交易。
数据维度：数据集包括31个字段，其中“V1”到“V28”是经过PCA（主成分分析）处理的匿名特征， “Amount”代表交易金额，“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）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但通常此类数据集来自研究机构或金融机构，用于学术研究和模型训练。已对原始数据进行了匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测模型的构建和评估，以及异常检测算法的探索。
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、机器学习和异常检测领域的学术研究，如欺诈检测算法的改进、特征重要性分析等。
行业应用：为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，减少损失。
决策支持：支持金融机构的风险评估和风险控制策略制定，优化信用卡的风险管理流程。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、金融风控等课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解欺诈检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征模式，构建高效的欺诈检测模型，并评估不同模型的性能，以优化风险管理策略。
