信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetectionDataset-dockernguyen

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, 风险管理, 数据预处理

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“Time”字段显示了交易发生的时间，单位为秒，表明数据集可能记录了特定时间段内的交易。地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，但未明确指出具体国家或地区。数据维度：数据集包括31个字段，其中“Time”记录了交易发生的时间，“Amount”记录了交易金额，“Class”是目标变量，表示交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表正常）。V1-V28为通过PCA（主成分分析）处理后的匿名化特征，以保护用户隐私。数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便数据分析和模型构建。来源信息：该数据集来源于公开的数据集，通常用于信用卡欺诈检测相关的研究和实验。数据已进行PCA处理，匿名化处理。该数据集适合用于信用卡欺诈检测、异常检测、二分类问题研究以及相关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、异常检测、机器学习等领域的研究，如欺诈交易模式识别、新型欺诈手段的发现等。行业应用：可以为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，用于构建欺诈检测系统，提升风险管理能力。决策支持：支持金融机构的风险评估、反欺诈策略制定，优化交易安全措施。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材料，帮助学生和研究人员理解欺诈检测的原理和方法。此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征，构建分类模型，预测交易是否为欺诈行为，提升金融交易的安全性和用户体验。