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

数据来源：互联网公开数据

标签：欺诈检测, 信用卡, 异常检测, 机器学习, 数据挖掘, 二分类, 风险管理, 金融科技

数据概述：该数据集包含来自Kaggle的信用卡交易数据，记录了信用卡交易的详细信息，用于识别潜在的欺诈行为。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间范围，但Time字段表示交易发生的时间，以秒为单位。地理范围：数据来源于全球范围内的信用卡交易记录。数据维度：数据集包含31个特征，包括：Time（交易发生的时间）、V1-V28（PCA变换后的匿名特征，保护用户隐私）、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.csv，方便数据分析和建模。来源信息：数据来源于Kaggle上的公开数据集，经过PCA（主成分分析）处理，以保护用户隐私。该数据集常用于信用卡欺诈检测相关的研究。该数据集适合用于欺诈检测、异常检测、二分类问题研究，以及机器学习模型的训练和评估。

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：适用于金融风控、欺诈检测领域的学术研究，如异常交易识别、欺诈行为模式分析等。行业应用：为金融机构、支付平台提供数据支持，尤其适用于构建信用卡欺诈检测系统，提高交易安全性。决策支持：支持风险管理部门进行欺诈风险评估和策略制定，优化风控模型，降低损失。教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测技术。此数据集特别适合用于探索信用卡交易中的欺诈行为模式，优化欺诈检测模型的性能，从而提高金融交易的安全性。