Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch über Betrugsanalyse hat gemischte Kritiken erhalten. Einige Leser loben die praktischen Anwendungen und die umfassende Abdeckung, während andere die Tiefe und Klarheit des Buches kritisieren. Der Inhalt scheint zwischen technisch und nicht-technisch zu schwanken, was bei einigen Lesern zu Frustration führt. Außerdem wurde festgestellt, dass die Kindle-Version Probleme mit der Benutzerfreundlichkeit aufweist. Insgesamt ist das Buch ein nützliches Nachschlagewerk für diejenigen, die bereits mit Statistiken und betrugsrelevanten Themen vertraut sind, aber es erfüllt möglicherweise nicht die Bedürfnisse von Anfängern oder denjenigen, die eine praxisorientierte Anleitung suchen.
Vorteile:Ausführliche Abdeckung der Betrugsanalyse, praktische Anwendungen in verschiedenen Branchen, leicht zu lesen für diejenigen mit einem soliden Hintergrund in Statistik, nützliches Referenzmaterial, starkes Anfangskapitel über das Betrugsproblem und die Datenaufbereitung.
Nachteile:Starker Anteil an umsetzungsspezifischen mathematischen Formeln, unklare Erklärungen, die Kindle-Version ist aufgrund unlesbarer Diagramme, unzureichender Einblicke in die praktische Anwendung und einer zu starken Konzentration auf grundlegende statistische Techniken ohne tiefere Erkundung nicht nützlich.
(basierend auf 19 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Fraud Analytics Using Descriptive, Predictive, and Social Network Techniques: A Guide to Data Science for Fraud Detection
Inhalt des Buches:
(Betrug früher erkennen, um Verluste zu mindern und Folgeschäden zu vermeiden)
Fraud Analytics Using Descriptive, Predictive, and Social Network Techniques (Betrugsanalyse mit beschreibenden, prädiktiven und sozialen Netzwerktechniken) ist ein maßgeblicher Leitfaden für die Einrichtung einer umfassenden Analyselösung zur Betrugserkennung. Die frühzeitige Erkennung ist ein Schlüsselfaktor bei der Minderung von Betrugsschäden, aber sie erfordert mehr spezialisierte Techniken als die Erkennung von Betrug in fortgeschrittenen Stadien. Dieser unschätzbare Leitfaden beschreibt sowohl die theoretischen als auch die technischen Aspekte dieser Techniken und bietet Expertenwissen zur Optimierung der Implementierung. Das Buch behandelt die Datenerfassung, die Vorverarbeitung, die Modellerstellung und die Nachbereitung mit einer umfassenden Anleitung zu den verschiedenen Lerntechniken und den von ihnen verwendeten Datentypen. Diese Techniken sind für die Aufdeckung von Betrug über Branchengrenzen hinweg wirksam, einschließlich Anwendungen in den Bereichen Versicherungsbetrug, Kreditkartenbetrug, Geldwäschebekämpfung, Betrug im Gesundheitswesen, Telekommunikationsbetrug, Klickbetrug, Steuerhinterziehung und mehr, so dass Sie einen äußerst praktischen Rahmen für die Betrugsbekämpfung erhalten.
Es wird geschätzt, dass ein typisches Unternehmen jedes Jahr etwa 5 % seiner Einnahmen durch Betrug verliert. Eine effektivere Betrugsaufdeckung ist möglich, und dieses Buch beschreibt die verschiedenen Analysetechniken, die Ihr Unternehmen einsetzen muss, um den Umsatzverlusten Einhalt zu gebieten.
⬤ Untersuchen Sie Betrugsmuster in historischen Daten.
⬤ Nutzen Sie gelabelte, nicht gelabelte und vernetzte Daten.
⬤ Entdecken Sie Betrug, bevor der Schaden kaskadiert.
⬤ Verluste reduzieren, die Wiederherstellung erhöhen und die Sicherheit erhöhen.
Je länger man Betrug zulässt, desto mehr Schaden richtet er an. Er weitet sich exponentiell aus, sendet Wellen des Schadens in das gesamte Unternehmen und wird immer komplexer zu verfolgen, zu stoppen und rückgängig zu machen. Die Betrugsprävention beruht auf einer frühzeitigen und effektiven Betrugserkennung, die durch die hier vorgestellten Techniken ermöglicht wird. Die Betrugsanalyse mit Hilfe von deskriptiven, prädiktiven und sozialen Netzwerktechniken hilft Ihnen, Betrug bereits im Ansatz zu stoppen und die Möglichkeiten für künftige Betrugsfälle zu beseitigen.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781119133124 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2015 |
| Seitenzahl: | 400 |
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