足球赛事与信用卡欺诈分析数据集FootballMatch-CreditCardFraudAnalysis-yusifabasov
数据来源：互联网公开数据
标签：足球比赛, 信用卡欺诈, 欺诈检测, 赛事统计, 数据分析, 机器学习, 时序分析, 风险评估
数据概述：
该数据集包含两部分数据，分别记录了2018年国际足联世界杯（FIFA 2018）的比赛统计数据和信用卡交易数据。主要特征如下：
时间跨度：
FIFA 2018 Statistics：2018年6月14日至2018年7月15日，涵盖了世界杯的完整比赛周期。
creditcard.csv：时间跨度未明确，但数据包含交易时间和交易类别。
地理范围：
FIFA 2018 Statistics：涵盖2018年俄罗斯世界杯的比赛数据，涉及参赛国家队。
creditcard.csv：未明确地理范围，为信用卡交易数据。
数据维度：
FIFA 2018 Statistics：包括日期、参赛队伍、对手、进球数、控球率、射门次数、射正次数、传球成功率、犯规次数等比赛相关指标。
creditcard.csv：包括交易时间、匿名化特征（V1-V28）、交易金额（Amount）和交易类别（Class，0代表正常交易，1代表欺诈交易）。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和处理。FIFA 2018 Statistics数据文件名为“FIFA 2018 Statistics.csv”，creditcard数据文件名为“creditcard.csv”。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于体育赛事分析、金融风控、欺诈检测和机器学习建模。
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：适用于体育赛事分析、金融风险管理、欺诈行为模式识别等方面的学术研究，例如利用比赛数据预测比赛结果，分析信用卡欺诈发生的规律。
行业应用：可以为体育产业、金融行业提供数据支持，特别是在赛事预测、风险评估、欺诈检测、个性化推荐等方面。
决策支持：支持体育赛事组织者进行赛事策略制定，支持金融机构进行风险控制和欺诈预防。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、风险管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解数据分析在不同领域的应用。
此数据集特别适合用于探索足球比赛的统计特征与结果之间的关系，以及分析信用卡交易数据中的异常模式，从而实现预测建模、风险评估和欺诈检测等目标。
