信用卡欺诈交易检测数据集CreditCardFraudDetectionTransactionDataset-cmatthews123
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈，交易数据，欺诈检测，机器学习，异常检测，风险控制，金融科技，数据分析
数据概述： 该数据集包含信用卡交易数据，旨在用于信用卡欺诈检测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度为一段时间内的信用卡交易记录。
地理范围：数据涵盖了不同地区和国家的信用卡交易。
数据维度：数据集包括交易时间、交易金额、匿名化的交易特征（V1-V28）、交易状态（正常或欺诈）。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的信用卡交易数据集，并已进行匿名化处理。
该数据集适合用于金融风控、异常检测、欺诈识别等领域的研究和应用，特别是在机器学习模型训练和评估方面具有重要价值。
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：适用于信用卡欺诈检测、异常交易识别等学术研究，如欺诈行为模式分析、新型欺诈手段研究等。
行业应用：可以为银行、金融机构等提供数据支持，特别是在风险控制、欺诈预防等方面。
决策支持：支持信用卡欺诈检测模型的开发和优化，帮助金融机构降低欺诈损失和风险。
教育和培训：作为金融风控、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易欺诈的规律与特征，帮助用户实现欺诈交易的准确识别，优化风险控制策略，保障金融安全。
