信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-tejam66300
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 交易数据, 异常检测, 二分类, 数据挖掘, 机器学习, 风险评估, 欺诈检测
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：数据未标明具体时间范围，但包含了交易发生的时间信息。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，具有一定的地域特征。
数据维度：数据集包括31个特征，其中主要特征包括：Time（交易发生的时间）、V1-V28（通过PCA降维后的匿名特征，保护用户隐私）、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，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测和风险评估等相关研究。
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、机器学习等领域的学术研究，如欺诈行为模式识别、新型检测算法开发等。
行业应用：为金融机构、支付平台等提供数据支持，特别是在风险控制、欺诈预警、客户行为分析等方面。
决策支持：支持金融机构和相关监管部门的决策制定，优化风险管理策略，提高欺诈检测效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融风控等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入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和模式，构建和评估欺诈检测模型，从而提升金融交易的安全性。
