Fraud Analytics Using Descriptive, Predictive, and Social Network Techniques: Útmutató az adattudományhoz a csalások felderítéséhez

Olvasói vélemények

A csaláselemzésről szóló könyv vegyes kritikákat kapott, egyes olvasók dicsérik gyakorlati alkalmazásait és átfogó lefedettségét, míg mások kritizálják mélységét és áttekinthetőségét. Úgy tűnik, hogy a tartalom a technikai és a nem technikai határon mozog, ami egyes olvasók számára frusztrációt okoz. Emellett a Kindle változatban a használhatósági problémák is felmerültek. Összességében hasznos referenciaként szolgál azok számára, akik már ismerik a statisztikákat és a csalással kapcsolatos témákat, de nem biztos, hogy megfelel a kezdők vagy a gyakorlatiasabb útmutatást keresők igényeinek.

A csaláselemzés mélyreható lefedettsége, gyakorlati alkalmazások különböző iparágakban, könnyen olvasható a statisztikában alapos háttérrel rendelkezők számára, hasznos referenciaanyag, erős kezdő fejezet a csalási problémáról és az adatok előkészítéséről.

Súlyos a végrehajtás-specifikus matematikai képletekben, a magyarázatokból hiányzik a világosság, a Kindle verzió nem hasznos a nem olvasható diagramok miatt, nem megfelelő betekintés a gyakorlati alkalmazásba, és túlságosan az alapvető statisztikai technikákra összpontosít, mélyebb feltárás nélkül.

(19 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

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

Könyv tartalma:

A csalás korábbi felderítése a veszteségek mérséklése és a kaszkádszerű károk megelőzése érdekében

A Fraud Analytics Using Descriptive, Predictive, and Social Network Techniques (Csaláselemzés leíró, prediktív és közösségi hálózati technikák alkalmazásával) című könyv hiteles útmutató egy átfogó csalásfelismerő elemzési megoldás felállításához. A korai felismerés kulcsfontosságú tényező a csalás okozta károk mérséklésében, de ez sokkal speciálisabb technikákat igényel, mint a csalás felismerése az előrehaladottabb stádiumokban. Ez a felbecsülhetetlen értékű útmutató részletesen ismerteti e technikák elméleti és technikai vonatkozásait, és szakértői betekintést nyújt a végrehajtás racionalizálásába. A lefedettség kiterjed az adatgyűjtésre, az előfeldolgozásra, a modellépítésre és a megvalósítás utáni időszakra, átfogó útmutatással a különböző tanulási technikákról és az egyes technikák által használt adattípusokról. Ezek a technikák hatékonyak a csalások felderítésében az iparági határokat átlépve, beleértve a biztosítási csalás, a hitelkártyacsalás, a pénzmosás elleni küzdelem, az egészségügyi csalás, a távközlési csalás, a kattintásos csalás, az adóelkerülés és még sok más területen történő alkalmazásokat, így a csalás megelőzésének rendkívül gyakorlatias keretét adja.

Becslések szerint egy átlagos szervezet évente bevételeinek mintegy 5%-át veszíti el csalás miatt. A csalások hatékonyabb felderítése lehetséges, és ez a könyv ismerteti azokat a különböző elemzési technikákat, amelyeket a szervezetnek be kell vezetnie ahhoz, hogy megállítsa a bevételkiesést.

⬤ Vizsgálja meg a csalási mintákat a múltbeli adatokban.

⬤ Hasznosítsa a címkézett, címkézetlen és hálózati adatokat.

⬤ Fedezze fel a csalást, mielőtt a kár kaszkádszerűen terjedne.

⬤ csökkentse a veszteségeket, növelje a helyreállítást és szigorítsa a biztonságot.

Minél tovább tart a csalás, annál nagyobb kárt okoz. A csalás exponenciálisan terjed, és a kár hullámait az egész szervezetre kiterjed, és egyre bonyolultabbá válik a nyomon követése, megállítása és visszafordítása. A csalás megelőzése a csalás korai és hatékony felderítésén alapul, amelyet az itt tárgyalt technikák tesznek lehetővé. A leíró, prediktív és közösségi hálózati technikákat alkalmazó csaláselemzés segít megállítani a csalást a maga nyomában, és kiküszöbölni a jövőbeni előfordulási lehetőségeket.