信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-anandharaju
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据挖掘, 交易数据, 数据分析, 风险管理
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信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2013年9月开始的交易数据，未明确结束时间。
地理范围：数据主要来源于欧洲信用卡交易。
数据维度：数据集包括31个特征，其中：
Time：交易发生的时间（秒），从数据集开始的第一笔交易开始计算。
V1-V28：由于安全原因，经过PCA处理后的匿名特征。
Amount：交易金额。
Class：目标变量，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，包含超过28万条交易记录。
来源信息：数据来源于Kaggle，原始数据由机器学习研究者提供，并已进行匿名化处理。
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、异常检测和机器学习算法研究，如欺诈检测模型的构建与评估。
行业应用：为金融机构提供数据支持，特别是在信用卡欺诈检测、风险评估、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策略制定和欺诈预防措施优化。
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数据，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测模型。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征模式，帮助用户构建高效的欺诈检测模型，提升金融风险管理水平。
