信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-kryusufkaya
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, 数据挖掘, 风险管理, 机器学习, 模式识别
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle公开的信用卡交易数据，记录了在特定时间段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：数据记录未明确标明时间范围，但包含交易发生的时间戳（Time）。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但可用于全球范围内的欺诈交易检测研究。
数据维度：数据集包含31个字段，包括交易时间（Time）、匿名化的交易特征（V1-V28）、交易金额（Amount）以及交易是否为欺诈（Class）的标签。其中，V1到V28是经过PCA处理的匿名化特征，Class为0表示正常交易，1表示欺诈交易。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，经过匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于欺诈交易检测、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、异常检测、机器学习算法性能评估等方面的学术研究，如欺诈检测模型的构建与优化、不同算法的对比分析等。
行业应用：为银行、支付机构等金融行业提供数据支持，尤其是在风险控制、欺诈预警、反欺诈系统开发等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助其优化风控策略，降低欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、风险管理等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握欺诈检测的理论知识和实践技能。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式和特征，构建和评估欺诈检测模型，提升金融机构的风险防控能力。
