信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-charulathasanmathi
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 欺诈检测, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据预处理, 风险控制, 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，记录了信用卡交易的详细信息，并标注了是否为欺诈交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但“Time”字段可能表示交易发生的时间。
地理范围：数据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”表示交易发生时间，“Amount”表示交易金额，“Class”为目标变量，表示交易是否为欺诈（0代表正常交易，1代表欺诈交易）。V1到V28为经过PCA（主成分分析）处理后的匿名特征，用于保护用户隐私。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，便于数据分析和建模。
数据来源：数据集来源于公开的信用卡交易数据，经过了匿名化处理。
该数据集适合用于欺诈交易检测，异常检测以及二分类问题的研究。
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、欺诈检测等领域的学术研究，例如探索欺诈交易的模式识别、异常检测算法的优化等。
行业应用：为金融机构和支付平台提供数据支持，用于开发和改进信用卡欺诈检测系统，提升风险控制能力。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助优化风险评估模型和策略，减少欺诈损失。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解和实践欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征，构建和评估欺诈检测模型，从而提高对欺诈行为的识别能力。
