Fraud Analytics Using Descriptive, Predictive, and Social Network Techniques: Guida alla scienza dei dati per l'individuazione delle frodi

Recensioni dei lettori

Il libro sull'analisi delle frodi ha ricevuto recensioni contrastanti: alcuni lettori ne lodano le applicazioni pratiche e la copertura completa, mentre altri ne criticano la profondità e la chiarezza. Il contenuto sembra trovarsi a cavallo tra il tecnico e il non tecnico, causando la frustrazione di alcuni lettori. Inoltre, la versione Kindle presenta problemi di usabilità. Nel complesso, è un utile riferimento per chi ha già familiarità con le statistiche e gli argomenti legati alle frodi, ma potrebbe non soddisfare le esigenze dei principianti o di chi cerca una guida più pratica.

Copertura approfondita dell'analisi delle frodi, applicazioni pratiche in vari settori, facile da leggere per chi ha una solida base di statistica, utile materiale di riferimento, forte capitolo iniziale sul problema delle frodi e sulla preparazione dei dati.

Pesantemente incentrato su formule matematiche specifiche per l'implementazione, manca di chiarezza nelle spiegazioni, la versione Kindle non è utile a causa di grafici illeggibili, approfondimenti inadeguati sulle applicazioni pratiche e un'eccessiva attenzione alle tecniche statistiche di base senza un'esplorazione più approfondita.

(basato su 19 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

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

Contenuto del libro:

Rilevare le frodi prima per mitigare le perdite e prevenire i danni a cascata.

Fraud Analytics Using Descriptive, Predictive, and Social Network Techniques è una guida autorevole per impostare una soluzione analitica completa di rilevamento delle frodi. L'individuazione precoce è un fattore chiave per mitigare i danni da frode, ma comporta tecniche più specializzate rispetto all'individuazione delle frodi in fasi più avanzate. Questa preziosa guida illustra in dettaglio sia la teoria che gli aspetti tecnici di queste tecniche e fornisce una visione esperta per semplificare l'implementazione. La trattazione comprende la raccolta dei dati, la pre-elaborazione, la costruzione del modello e la post-implementazione, con una guida completa sulle varie tecniche di apprendimento e sui tipi di dati utilizzati da ciascuna. Queste tecniche sono efficaci per l'individuazione delle frodi in tutti i settori industriali, comprese le applicazioni per le frodi assicurative, le frodi con le carte di credito, l'antiriciclaggio, le frodi sanitarie, le frodi nelle telecomunicazioni, le frodi con i clic, l'evasione fiscale e altro ancora, fornendo un quadro estremamente pratico per la prevenzione delle frodi.

Si stima che ogni anno un'organizzazione tipica perda circa il 5% delle sue entrate a causa delle frodi. Un rilevamento più efficace delle frodi è possibile e questo libro descrive le varie tecniche analitiche che la vostra organizzazione deve implementare per porre fine alla perdita di entrate.

⬤ Esaminare i modelli di frode nei dati storici.

⬤ Utilizzare dati etichettati, non etichettati e in rete.

⬤ Rilevare le frodi prima che il danno si propaghi a cascata.

⬤ Ridurre le perdite, aumentare il recupero e rafforzare la sicurezza.

Più a lungo si lascia che la frode vada avanti, più danni provoca. Si espande in modo esponenziale, inviando danni a cascata in tutta l'organizzazione, e diventa sempre più complesso da tracciare, fermare e annullare. La prevenzione delle frodi si basa sull'individuazione precoce ed efficace delle frodi, grazie alle tecniche qui descritte. Fraud Analytics Using Descriptive, Predictive, and Social Network Techniques vi aiuta a fermare le frodi sul nascere e a eliminare le opportunità che si verifichino in futuro.