信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudulentTransactionDetection-pradheepram
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, 机器学习, 数据预处理, 风险管理, 数据分析
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2013年9月期间发生的信用卡交易信息，用于识别欺诈性交易。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年9月的交易记录，具体时间未在数据集中明确。
地理范围：数据主要来源于欧洲信用卡交易。
数据维度：数据集包含31个特征，包括交易时间（Time）、匿名化的主成分分析（PCA）转换后的特征V1至V28、交易金额（Amount），以及表示交易是否为欺诈的标签（Class，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，经过匿名化处理，原始数据来源未明确。
该数据集适合用于信用卡欺诈检测、异常检测等研究。
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、欺诈检测、异常检测等领域的学术研究，例如，探索欺诈交易的特征模式、评估不同的机器学习模型在欺诈检测中的性能。
行业应用：为金融机构提供数据支持，尤其是在构建欺诈检测系统、风险评估模型、优化交易安全策略等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，提高对欺诈交易的识别能力，减少经济损失。
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实践模型构建、评估和优化。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易中的欺诈行为模式，并构建有效的欺诈检测模型，以提升金融安全，降低欺诈风险。
