信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-kumarsrikant
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 异常检测, 二分类, 机器学习, 风险管理, 数据挖掘, 交易数据, 模式识别
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle的信用卡交易数据，旨在用于信用卡欺诈检测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但“Time”字段指示了每笔交易发生的时间。
地理范围：数据未明确说明地理范围，但可以推断为全球范围的信用卡交易。
数据维度：数据集包括31个字段，其中“Time”表示交易发生的时间，“Amount”表示交易金额，“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到V28是经过PCA（主成分分析，Principal Component Analysis）处理后的匿名特征。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便数据分析和建模处理。数据已进行匿名化处理，V1-V28为PCA处理后的特征。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测、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：适用于金融风控领域的学术研究，例如欺诈检测算法的比较与改进、异常交易行为分析等。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，用于构建欺诈检测模型，提升风险管理能力。
决策支持：支持金融机构的风险评估、策略优化，帮助制定更有效的欺诈预防措施。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等相关课程的实训素材，帮助学生理解和实践二分类问题。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的模式，构建和评估欺诈检测模型，从而提高金融交易的安全性。
