信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-jaivarshan
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, 数据集, 风险评估, 交易数据, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可以推断为一段时间内的交易记录。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，具体国家或地区未明确。
数据维度：数据集包含31个特征，包括“Time”（交易发生的时间）、V1到V28（经过PCA处理的匿名化特征）、“Amount”（交易金额）和“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，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开数据，经过匿名化处理，保护了用户隐私。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测、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：适用于金融风险管理、欺诈检测、异常检测等领域的研究，如探索欺诈交易的特征、评估不同模型的性能。
行业应用：为金融机构提供数据支持，用于开发和优化信用卡欺诈检测系统，提高风险控制能力。
决策支持：支持金融机构的风险评估和决策，辅助制定更有效的欺诈预防策略。
教育和培训：作为机器学习和数据挖掘课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用二分类模型。
此数据集特别适合用于构建和评估信用卡欺诈检测模型，帮助用户提高对欺诈行为的识别能力，优化风险管理策略。
