金融异常检测数据集FinancialAnomallyDetectionDataset-riddhimanghatak
数据来源：互联网公开数据
标签：金融数据，异常检测，数据集，时间序列，机器学习，风险管理，金融分析，经济指标
数据概述：该数据集包含来自金融市场的交易数据，记录了多个时间段内的金融交易信息，适用于异常检测和风险管理等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据涵盖了全球多个主要金融市场，包括股票市场，外汇市场等。
数据维度：数据集包括交易时间，交易价格，交易量，市场指数，经济指标等变量。还包括异常交易的标记信息，用于训练异常检测模型。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的金融市场数据源，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于金融分析，风险管理，机器学习等领域的应用，特别是在异常交易检测，市场波动分析等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于金融市场的异常交易检测，市场波动分析等研究，如异常交易的原因分析，市场风险预测等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在风险管理和异常交易监测方面。
决策支持：支持金融机构的异常交易检测和风险管理，帮助机构制定科学的风险控制策略。
教育和培训：作为金融分析，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异常检测技术。
此数据集特别适合用于探索金融市场的异常交易规律与趋势，帮助用户实现准确的异常检测，优化风险管理策略，提高金融市场的稳定性和安全性。
