信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-divyanshtripathi
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, 二分类, 数据分析, 风险控制, 交易行为
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”字段表示了每笔交易发生的时间。
地理范围：数据未明确说明地理位置，但可用于全球范围内的欺诈检测模型训练。
数据维度：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，标记了交易是否为欺诈（1代表欺诈，0代表正常）。V1到V28是经过PCA处理后的匿名化特征，代表了原始交易数据的复杂属性。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，易于数据分析和模型训练。
该数据集特别适用于信用卡交易欺诈行为的检测与分析，以及异常检测模型的构建。
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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如欺诈检测算法的比较、异常检测方法的优化等。
行业应用：为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，特别是在风险管理、欺诈预警、交易监控等方面。
决策支持：支持金融机构的风险评估、策略制定和风险控制系统的优化。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测模型。
此数据集特别适合用于构建和评估欺诈检测模型，提升金融机构对欺诈行为的识别能力，并为用户提供更安全的交易环境。
