Fraud Detection in R

via DataCamp

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Détection de Fraude en R

Apprenez à détecter la fraude avec des analyses en R. L'Association of Certified Fraud Examiners estime que la fraude coûte aux organisations du monde entier 3,7 trillions de dollars par an et qu'une entreprise typique perd cinq pour cent de son revenu annuel à cause de la fraude. Les tentatives de fraude devraient encore augmenter à l'avenir, rendant la détection de la fraude hautement nécessaire dans la plupart des industries.

Ce cours montrera comment l'apprentissage des schémas de fraude à partir des données historiques peut être utilisé pour lutter contre la fraude. Des techniques tirées des statistiques robustes et de l'analyse des chiffres sont présentées pour détecter des observations inhabituelles probablement associées à la fraude.

Deux principaux défis lors de la création d'un outil supervisé pour la détection de la fraude sont le déséquilibre ou la dispersion des données et les différents coûts pour les divers types de mauvaise classification. Nous présentons des techniques pour résoudre ces problèmes et nous nous concentrons sur des ensembles de données artificielles et réelles provenant d'une grande variété d'applications de fraude.

Université : DataCamp

Fournisseur : DataCamp

Catégories : Cours de Programmation en R, Cours de Détection d'Anomalies, Cours d'Analyse de Données, Cours de Modélisation Statistique