信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-sinhnguyn2
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 交易检测, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据挖掘, 风险控制, 金融风控
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，并标注了交易是否为欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2013年9月发生的信用卡交易，未明确具体起始和结束时间，但提供了交易发生的时间戳。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，具有一定的地域代表性。
数据维度：数据集包含31个特征，包括：
Time：交易发生的时间（秒）。
V1-V28：通过主成分分析（PCA）处理后的匿名特征，用于保护用户隐私。
Amount：交易金额。
Class：类别标签，0代表正常交易，1代表欺诈交易。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便数据分析和机器学习建模。
来源信息：该数据集来源于公开的Kaggle竞赛，原始数据经过了PCA转换，以保护用户隐私。
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：适用于金融风险管理、异常检测和机器学习算法研究，如欺诈检测模型构建、特征重要性分析等。
行业应用：为银行、支付机构和金融科技公司提供数据支持，用于构建欺诈检测系统、风险评估模型，提高交易安全性。
决策支持：支持金融机构的风险控制决策，优化风控策略，降低欺诈损失。
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材料，帮助学生和研究人员理解欺诈检测流程，提升建模能力。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征模式，构建和评估欺诈检测模型，提升金融交易的安全性和可靠性。
