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采用IBM 金融数据库的约 2440 万笔信用卡交易。这些数据捕捉了广泛的用户交互，提供了交易行为、模式和潜在漏洞的详细快照。详情包括用户和卡信息、交易时间和金额、商家详情、欺诈检测标志。本数据集几乎没有混淆，并以 CSV 文件的形式提供。但本数据具有 IBM 执行的多代理虚拟世界模拟生成的超过 2000 万个事务。本数据集涵盖了居住在美国但环游世界的 2000 名（合成）消费者。该数据还涵盖了数十年的购买，包括许多消费者的多张卡。对数据的分析表明，它在许多维度上都与真实数据合理匹配，例如欺诈率、购买金额、商家类别代码 （MCC） 和其他指标。此外，除商家名称之外的所有列都有其“自然”值。这种自然值有助于模型的特征工程。 信用卡信息数据集包含了用户信息（如姓名、地址）、卡索引、卡品牌、卡类型、卡号、过期日期、CVV安全码、是否有芯片、发行卡数、信用额度、账户开户日期、PIN码最后更改年份以及该卡是否在暗网上的信息。这些数据可用于对信用卡账户和交易进行全面的分析、管理和安全监控。该数据集信息可作为复杂网络中的节点特征。 信用卡持有人数据集包含了个人信息，包括姓名、当前年龄、退休年龄等信息