非法交易检测数据集IllicitTransactionsDetectionDataset-norellel
数据来源：互联网公开数据
标签：非法交易，金融安全，数据集，欺诈检测，机器学习，风险控制，金融犯罪，数据分析
数据概述： 该数据集包含来自多个金融机构的非法交易数据，记录了各类可疑交易活动的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2020年。
地理范围：数据涵盖了全球多个地区的金融机构和交易活动。
数据维度：数据集包括交易ID，交易时间，交易金额，交易类型，交易地点，客户信息，账户信息，交易设备信息等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于多个金融机构的公开报告，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于金融安全，欺诈检测和风险控制等领域的研究和应用，特别是在可疑交易识别，金融犯罪预防等方面具有重要价值。
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：适用于金融欺诈检测，风险控制等学术研究，如非法交易模式识别，金融犯罪分析等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在可疑交易监控，反洗钱与反恐融资方面。
决策支持：支持金融机构的风险评估和策略优化，帮助金融机构制定更好的反欺诈措施。
教育和培训：作为金融安全，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与风险控制技术。
此数据集特别适合用于探索非法交易的特征与模式，帮助用户实现可疑交易识别，欺诈检测等目标，提升金融安全和风险管理能力。
