信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-jaisonjacob73
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, 机器学习, 风险评估, 欺诈检测
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，旨在用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年9月，具体时间未在数据集中明确。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，交易地点主要集中在欧洲地区。
数据维度：数据集包括31个字段，其中“Time”字段表示交易发生的时间，“Amount”字段表示交易金额，“Class”字段是目标变量，表示交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表正常），其余字段V1到V28是经过PCA处理后的匿名特征，以保护用户隐私。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle数据集，已进行匿名化处理，保护用户隐私。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测、二分类问题研究和机器学习模型的训练与评估。
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、欺诈检测领域的学术研究，如不同机器学习算法在欺诈检测中的表现对比，异常检测方法的研究等。
行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，用于构建和优化信用卡欺诈检测系统，降低欺诈损失，提升风控能力。
决策支持：支持金融风控部门的风险评估和决策制定，帮助制定更有效的欺诈预防策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、风险管理等课程的实训材料，帮助学生理解欺诈检测的基本原理和应用。
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，提升对欺诈行为的识别能力。
