根据给定的信用卡交易数据，构建一个欺诈检测模型。
数据集包含信用卡交易记录和标记的欺诈交易，交易数据共有30个属性特征。
针对给定的信用卡交易数据，可以通过以下步骤构建欺诈检测模型:

1. 对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、特征选择和标准化等。
2. 尝试使用不同的机器学习算法进行建模，比如逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等。
3. 使用交叉验证等技术进行模型调参和评估，以选择最优的模型。
4. 使用测试集对模型进行验证，并计算模型的准确率、召回率、F1值等评价指标。
5. 如果模型表现较差，可以尝试使用样本平衡技术、特征工程、集成学习等方法来提升模型性能。

值得注意的是，在建立欺诈检测模型时，需要保证模型的可解释性和可靠性，同时防止过拟合和欠拟合。