信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-ulugbeksam

信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-ulugbeksam

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, 数据挖掘, 机器学习, 风险控制, 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，记录了在2013年9月期间发生的信用卡交易。主要特征如下： 时间跨度：数据记录的时间范围，共2天，以秒为单位。 地理范围：数据来源于欧洲地区，但具体国家或地区未明确说明。 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：匿名化处理的PCA转换后的特征。 Amount：交易金额。 Class：标签，1代表欺诈交易，0代表正常交易。 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：数据来源于公开数据集，已进行特征匿名化处理，保护用户隐私。 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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如欺诈交易检测算法的开发与评估。 行业应用：为金融机构和支付平台提供数据支持，尤其在风险控制、反欺诈系统构建和优化方面。 决策支持：支持银行和金融机构的风险管理决策，帮助提升欺诈识别的准确性和效率。 教育和培训：作为机器学习、数据挖掘和金融风控课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解欺诈检测原理。 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，从而提高金融交易的安全性。