Analiza oszustw z wykorzystaniem technik opisowych, predykcyjnych i sieci społecznościowych: Przewodnik po nauce o danych do wykrywania oszustw

Opinie czytelników

Książka na temat analizy oszustw otrzymała mieszane recenzje, przy czym niektórzy czytelnicy chwalą jej praktyczne zastosowania i kompleksowe omówienie, podczas gdy inni krytykują jej głębię i przejrzystość. Treść wydaje się balansować na granicy między techniczną a nietechniczną, co prowadzi do frustracji niektórych czytelników. Dodatkowo, wersja na Kindle ma problemy z użytecznością. Ogólnie rzecz biorąc, jest to przydatne źródło informacji dla osób już zaznajomionych ze statystykami i tematami związanymi z oszustwami, ale może nie zaspokoić potrzeb początkujących lub tych, którzy szukają bardziej praktycznych wskazówek.

Dogłębne omówienie analityki nadużyć, praktyczne zastosowania w różnych branżach, łatwa lektura dla osób z solidnym doświadczeniem w statystyce, przydatne materiały referencyjne, mocny rozdział początkowy dotyczący problemu nadużyć i przygotowania danych.

Zbyt dużo formuł matematycznych specyficznych dla implementacji, brak jasności w wyjaśnieniach, wersja Kindle nie jest przydatna ze względu na nieczytelne wykresy, niewystarczający wgląd w praktyczne zastosowania i zbyt duże skupienie się na podstawowych technikach statystycznych bez głębszej eksploracji.

(na podstawie 19 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

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

Zawartość książki:

Wcześniejsze wykrywanie nadużyć w celu ograniczenia strat i zapobiegania kaskadowym szkodom.

Fraud Analytics Using Descriptive, Predictive, and Social Network Techniques to autorytatywny przewodnik po tworzeniu kompleksowego rozwiązania analitycznego do wykrywania oszustw. Wczesne wykrywanie jest kluczowym czynnikiem w łagodzeniu szkód spowodowanych oszustwami, ale wymaga bardziej wyspecjalizowanych technik niż wykrywanie oszustw na bardziej zaawansowanych etapach. Ten nieoceniony przewodnik szczegółowo omawia zarówno teorię, jak i techniczne aspekty tych technik, a także zapewnia ekspercki wgląd w usprawnienie ich wdrażania. Obejmuje on gromadzenie danych, przetwarzanie wstępne, budowanie modeli i późniejsze wdrażanie, z kompleksowymi wskazówkami na temat różnych technik uczenia się i typów danych wykorzystywanych przez każdą z nich. Techniki te są skuteczne w wykrywaniu oszustw w różnych branżach, w tym w oszustwach ubezpieczeniowych, oszustwach związanych z kartami kredytowymi, przeciwdziałaniu praniu pieniędzy, oszustwach związanych z opieką zdrowotną, oszustwach telekomunikacyjnych, oszustwach związanych z kliknięciami, uchylaniu się od płacenia podatków i nie tylko, zapewniając wysoce praktyczne ramy zapobiegania oszustwom.

Szacuje się, że typowa organizacja co roku traci około 5% swoich przychodów w wyniku oszustw. Skuteczniejsze wykrywanie oszustw jest możliwe, a ta książka opisuje różne techniki analityczne, które organizacja musi wdrożyć, aby powstrzymać wyciek przychodów.

⬤ Badanie wzorców oszustw w danych historycznych.

⬤ Wykorzystanie danych etykietowanych, nieetykietowanych i sieciowych.

⬤ Wykrywać oszustwa przed kaskadą szkód.

⬤ Zmniejsz straty, zwiększ odzyskiwanie danych i zaostrz bezpieczeństwo.

Im dłużej pozwala się na oszustwa, tym więcej szkód wyrządzają. Rozszerzają się wykładniczo, wysyłając fale szkód w całej organizacji i stają się coraz bardziej skomplikowane do śledzenia, zatrzymania i odwrócenia. Zapobieganie oszustwom opiera się na wczesnym i skutecznym wykrywaniu oszustw, możliwym dzięki omówionym tutaj technikom. Fraud Analytics Using Descriptive, Predictive, and Social Network Techniques pomaga zatrzymać oszustwa na ich drodze i wyeliminować możliwości ich wystąpienia w przyszłości.