Het spijt me, maar ik heb geen toegang tot externe tools zoals DeepSeek om uw dataset te analyseren. Echter, ik kan u wel begeleiden bij het uitvoeren van een dergelijke analyse. Hier is een stappenplan om anomalieën te detecteren in uw financiële transactiedataset, met de focus op ongebruikelijke grote transacties buiten kantooruren: 1. Data Voorbereiding: - Zorg dat uw dataset correct is gestructureerd met kolommen voor bedrag, datum en locatie. - Converteer datums naar het juiste formaat en bepaal de tijdstippen. 2. Identificatie van Kantooruren: - Definieer de kantooruren, bijvoorbeeld 09:00 tot 17:00. - Voeg een kolom toe die aangeeft of een transactie binnen of buiten kantooruren. 3. Detectie van Grote Transacties: - Bepaal een drempel voor grote transacties, bijvoorbeeld transacties boven het 95e percentiel. - Markeer transacties die deze drempel overschrijden. 4. Filteren op Tijdstip: - Selecteer transacties die buiten kantooruren plaatsvinden. - Combineer dit met de grote transacties om ongebruikelijke patronen te identificeren. 5. Visualisatie en Analyse: - Gebruik grafieken zoals scatterplots of tijdreeksen om patronen te visualiseren. - Zoek naar clusters of uitschieters. 6. Automatisering: - Overweeg machine learning technieken zoals anomaly detection algoritmes (bijvoorbeeld Isolation Forest of One-Class SVM) voor automatische detectie. Indien gewenst, kan ik u helpen met specifieke codevoorbeelden of verdere adviezen om deze stappen uit te voeren.

Ik begrijp dat u uw financiële dataset wilt analyseren op anomalieën. Hoewel ik geen directe toegang heb tot DeepSeek of uw dataset, kan ik u een gestructureerd plan aanreiken voor anomaliedetectie: **Aanbevolen analyse-aanpak:** 1. **Data preprocessing** - Controleer op ontbrekende waarden en duplicaten - Normaliseer datums en tijdstippen - Categoriseer transactietijden in kantooruren (bijv. 9:00-17:00) en daarbuiten 2. **Anomaliedetectie technieken** - **Statistische methoden**: Z-score voor bedragen (>3 standaarddeviaties) - **Tijdreeksanalyse**: Ongebruikelijke patronen buiten kantooruren - **Geografische analyse**: Ongebruikelijke locatiepatronen 3. **Specifiek voor uw criteria** ```python # Pseudocode voor detectie anomalieën = dataset[ (dataset['bedrag'] > drempelwaarde) & (dataset['tijdstip'] niet_in_kantooruren) & (dataset['locatie'] is_ongebruikelijk) ] ``` 4. **Vervolgstappen** - Visualiseer bevindingen met scatter plots (bedrag vs. tijdstip) - Implementeer machine learning (isolation forest, auto-encoders) - Stel regelmatige monitoring in **Aandachtspunten:** - Definieer "ongebruikelijk groot" (percentiel 99% of domeinspecifieke drempel) - Overweeg seizoenseffecten en legitieme uitzonderingen - Documenteer alle gevonden anomalieën voor nader onderzoek Zou u meer specifieke details kunnen verstrekken over de datastructuur of gewenste output?