信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-abdeltawabali
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 交易数据, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据预处理, 风险管理, 欺诈识别
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了在一定时间范围内发生的信用卡交易信息，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了交易发生的时间，但未提供具体的日期信息。
地理范围：数据主要来自于欧洲地区的信用卡交易。
数据维度：数据集包括31个特征，其中：
Time：交易发生的时间（秒）。
V1-V28：经过PCA处理的匿名特征，代表原始交易数据。
Amount：交易金额。
Class：目标变量，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Kaggle，原始数据经过了匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集特别适用于欺诈交易检测模型的构建和评估。
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、异常检测等领域的研究，如欺诈检测算法的开发、特征重要性分析等。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，用于构建和优化信用卡欺诈检测系统，降低欺诈损失。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化风险控制策略，提高交易安全性。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训数据，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探索欺诈交易的模式和特征，提升欺诈检测模型的准确性和效率。
