信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-dileep070

数据来源：互联网公开数据

标签：信用卡欺诈, 异常检测, 机器学习, 分类模型, 数据预处理, 风险评估, 交易安全, 数据分析

数据概述：该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了在2013年9月期间发生的信用卡交易，旨在用于欺诈交易的检测。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2013年9月，具体时间信息包含在“Time”字段中，以秒为单位。地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，但未明确具体国家或地区。数据维度：数据集包括31个特征，其中“Time”表示交易发生的时间，“Amount”表示交易金额，“Class”是目标变量，表示交易是否为欺诈交易（1代表欺诈，0代表正常）。V1至V28是经过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，方便数据分析和建模。数据来源：数据集来源于公开的信用卡交易数据，已经过匿名化处理，并进行了PCA转换，以保护用户隐私。该数据集适合用于信用卡欺诈检测、异常检测等领域的研究。

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、机器学习与异常检测交叉领域的学术研究，如欺诈交易识别算法、异常检测模型优化等。行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，尤其适用于信用卡欺诈检测系统的开发与优化。决策支持：支持金融机构的风险评估、欺诈预防策略制定，以及交易安全策略的改进。教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融风控等课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解欺诈检测流程。此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征与模式，帮助用户构建和评估欺诈检测模型，从而提高交易安全性和降低金融风险。