信用卡欺诈交易检测预处理数据集CreditCardFraudTransactionDetectionPreprocessedDataset-saraalhatem
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, 数据预处理, 机器学习, 风险管理, 二分类, 时序数据
数据概述：
该数据集包含经过预处理的信用卡交易数据，旨在用于信用卡欺诈检测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但包含“Time”字段，表示交易发生的时间。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可用于构建通用的欺诈检测模型。
数据维度：数据集包含31个特征，包括时间戳（Time）、匿名化的交易特征（V1-V28）、交易金额（Amount）以及类别标签（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 preprocessed_dataset.csv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的信用卡交易数据集，已进行匿名化处理和预处理。
该数据集适合用于欺诈检测、异常检测、二分类等机器学习任务。
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、异常检测等领域的学术研究，例如欺诈检测算法的性能评估、特征重要性分析等。
行业应用：为金融机构和支付平台提供数据支持，用于构建和优化信用卡欺诈检测系统，降低欺诈损失。
决策支持：支持金融风险管理部门的决策，例如优化风险控制策略、调整交易规则等。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生理解和实践欺诈检测模型的构建和应用。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易数据的模式，构建和评估欺诈检测模型，从而提高交易安全性和降低金融风险。
