信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-vipulgohel
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 信用卡, 异常检测, 二分类, 机器学习, 数据挖掘, 交易数据, 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，记录了2013年9月期间发生的信用卡交易信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2013年9月期间的交易，未明确具体起止日期。
地理范围：数据来自欧洲信用卡交易，未具体说明国家或地区。
数据维度：数据集包含31个字段，包括匿名化处理的V1到V28特征（由PCA变换得到）、交易时间（Time）、交易金额（Amount）以及交易类别（Class）。其中，Class字段标识了交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表正常）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle，原始数据经过匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于欺诈交易检测、异常检测以及二分类问题的研究。
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、异常检测、机器学习等领域的研究，如欺诈检测算法的评估、新型特征构建、模型优化等。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，用于构建信用卡欺诈检测系统，降低欺诈损失。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，提高风险识别和控制能力，优化风控策略。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解欺诈检测问题，掌握相关技术。
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，帮助用户提高金融安全性和风险管理水平。
