信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetectionDataset-skayashyap
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 欺诈检测, 异常检测, 交易数据, 机器学习, 数据分析, 风险管理, 欺诈识别
数据概述：
该数据集包含信用卡交易数据，旨在用于信用卡欺诈行为的检测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但包含交易发生的时间信息。
地理范围：数据未明确标明地理位置信息，但可用于全球范围内的信用卡欺诈行为分析。
数据维度：数据集包含 31 个特征，其中 Time 表示交易发生时间，V1-V28 为通过主成分分析（PCA）转换后的匿名特征，Amount 表示交易金额，Class 为目标变量，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_4.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测、异常检测和风险评估等领域的研究和应用。
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、欺诈检测算法研究等领域的学术研究，如比较不同机器学习模型在欺诈检测任务上的性能。
行业应用：为金融机构、支付平台等提供数据支持，用于构建和优化欺诈检测系统，提高交易安全性。
决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定和优化，帮助其降低欺诈损失。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和实践欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式和特征，构建高效的欺诈检测模型，从而提升金融交易的安全性。
