信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetection-sandeepkumar1997
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, 数据挖掘, 风险管理, 交易数据, 神经网络
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，并标明了交易是否为欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围无法从数据集中直接获得，但可以推断为一段时间内的交易记录。
地理范围：数据主要来源于欧洲地区的信用卡交易。
数据维度：数据集包括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，表示交易是否为欺诈（1表示欺诈，0表示正常）。V1至V28为经过PCA（主成分分析）处理后的匿名化特征，用于保护用户隐私。
数据格式：CSV格式，文件名为creditcard.csv，便于数据分析和模型构建。数据已进行匿名处理，特征V1-V28为PCA降维后的结果。
该数据集适合用于构建信用卡欺诈检测模型，以及探索异常检测和二分类问题的机器学习方法。
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、异常检测和机器学习领域的研究，例如欺诈行为模式识别、新型欺诈手段分析、不同分类算法的性能比较等。
行业应用：可以为银行、支付机构等金融机构提供数据支持，尤其在构建欺诈检测系统、风险评估、交易监控等方面具备实用价值。
决策支持：支持金融机构制定风险管理策略，优化交易流程，提升客户资金安全保障。
教育和培训：适合作为机器学习、数据挖掘、风险管理等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征，构建高效的欺诈检测模型，从而提高金融交易的安全性，降低潜在的经济损失。
