Analiza fraudelor utilizând tehnici descriptive, predictive și de rețele sociale: Un ghid al științei datelor pentru detectarea fraudelor

Recenzii ale cititorilor

Cartea privind analiza fraudei a primit recenzii mixte, unii cititori lăudându-i aplicațiile practice și acoperirea cuprinzătoare, în timp ce alții îi critică profunzimea și claritatea. Conținutul pare să se situeze la granița dintre tehnic și non-tehnic, ceea ce duce la frustrare pentru unii cititori. În plus, versiunea Kindle a fost observată ca având probleme de utilizare. În general, aceasta servește drept referință utilă pentru cei care sunt deja familiarizați cu statisticile și subiectele legate de fraudă, dar este posibil să nu satisfacă nevoile începătorilor sau ale celor care caută îndrumări mai practice.

Acoperire aprofundată a analizei fraudei, aplicații practice în diverse industrii, ușor de citit pentru cei cu o pregătire solidă în domeniul statisticii, material de referință util, capitol de început puternic privind problema fraudei și pregătirea datelor.

Greu pe formule matematice specifice implementării, lipsește claritatea explicațiilor, versiunea Kindle nu este utilă din cauza graficelor ilizibile, a perspectivelor inadecvate privind aplicarea practică și a prea mult accent pe tehnicile statistice de bază fără o explorare mai profundă.

(pe baza a 19 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Fraud Analytics Using Descriptive, Predictive, and Social Network Techniques: A Guide to Data Science for Fraud Detection

Conținutul cărții:

Detectarea fraudei mai devreme pentru a atenua pierderile și a preveni daunele în cascadă

Fraud Analytics Using Descriptive, Predictive, and Social Network Techniques este un ghid autorizat pentru configurarea unei soluții analitice complete de detectare a fraudelor. Detectarea timpurie este un factor-cheie în atenuarea pagubelor cauzate de fraudă, dar implică tehnici mai specializate decât detectarea fraudei în stadii mai avansate. Acest ghid neprețuit detaliază atât teoria, cât și aspectele tehnice ale acestor tehnici și oferă o perspectivă de specialitate asupra eficientizării implementării. Acoperirea include colectarea datelor, preprocesarea, construirea modelului și post-implementare, cu îndrumări cuprinzătoare privind diverse tehnici de învățare și tipurile de date utilizate de fiecare. Aceste tehnici sunt eficiente pentru detectarea fraudei dincolo de granițele industriei, inclusiv aplicații în frauda în asigurări, frauda cu cardul de credit, combaterea spălării banilor, frauda în domeniul sănătății, frauda în telecomunicații, frauda prin click, evaziunea fiscală și multe altele, oferindu-vă un cadru extrem de practic pentru prevenirea fraudei.

Se estimează că o organizație obișnuită pierde în fiecare an aproximativ 5% din veniturile sale din cauza fraudei. O detectare mai eficientă a fraudelor este posibilă, iar această carte descrie diferitele tehnici analitice pe care organizația dvs. trebuie să le pună în aplicare pentru a stopa scurgerea de venituri.

⬤ Examinați modelele de fraudă în datele istorice.

⬤ Utilizați date etichetate, neetichetate și în rețea.

⬤ Detectați frauda înainte ca daunele să se producă în cascadă.

⬤ Reducerea pierderilor, creșterea gradului de recuperare și întărirea securității.

Cu cât frauda este lăsată să continue mai mult timp, cu atât daunele pe care le provoacă sunt mai mari. Ea se extinde exponențial, provocând daune în întreaga organizație și devine din ce în ce mai complexă de urmărit, oprit și inversat. Prevenirea fraudei se bazează pe detectarea precoce și eficientă a fraudei, posibilă prin tehnicile discutate aici. Fraud Analytics Using Descriptive, Predictive, and Social Network Techniques vă ajută să opriți frauda din fașă și să eliminați oportunitățile de apariție viitoare.