信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-howtomakepplragequit
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, 交易数据, 数据挖掘, 模型训练
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，旨在用于欺诈交易检测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间范围为2013年9月，具体时间跨度未在数据中明确给出。
地理范围：数据主要来源于欧洲信用卡交易。
数据维度：包括“Time”（交易发生的时间）、“V1”到“V28”（通过PCA变换得到的主成分，保护原始数据的敏感性）、“Amount”（交易金额）和“Class”（类别标签，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.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，用于信用卡欺诈检测研究。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测和二分类模型的构建。
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、异常检测与机器学习交叉领域的学术研究，如欺诈交易识别、风险评估等。
行业应用：为银行、支付机构等金融行业提供数据支持，特别是在信用卡欺诈检测、风险控制、交易安全等领域。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策制定，帮助其优化欺诈检测系统，降低欺诈损失。
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数据，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探索欺诈交易的特征，构建和评估欺诈检测模型，帮助用户实现风险控制和优化决策。
