信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-bellasmugoh
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 交易数据, 二分类, 机器学习, 数据异常检测, 风险评估, 数据挖掘, 欺诈识别
数据概述：
该数据集包含来自欧洲信用卡交易的数据，记录了在特定时间段内发生的信用卡交易信息，并标注了交易是否为欺诈行为。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戳。
地理范围：数据来源于欧洲信用卡交易，具有一定的地域代表性。
数据维度：数据集包括31个字段，其中“V1”到“V28”为经过PCA处理的匿名特征，"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（0代表正常，1代表欺诈）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的金融数据集，用于研究和机器学习应用。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测等相关研究。
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：适用于金融风险管理、异常检测、欺诈行为分析等领域的学术研究，例如，探索不同机器学习算法在欺诈检测方面的性能差异。
行业应用：为金融机构、支付平台等提供数据支持，可用于构建欺诈检测模型，提高风险管理能力。
决策支持：支持银行和金融机构的风险评估和策略制定，优化风险控制流程。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、风险管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员实践模型构建和评估。
此数据集特别适合用于构建和评估信用卡欺诈检测模型，例如，通过训练模型来识别潜在的欺诈交易，从而降低金融风险。
