Lewati ke konten utama

Kursus

Deteksi Fraud di R

MenengahTingkat Keterampilan

Diperbarui 08/2024

Pelajari cara mendeteksi penipuan dengan analisis data menggunakan R.

Mulai Kursus Gratis

RMachine Learning

4 jam

16 videos

49 Latihan

3,900 XP

7,568

Pernyataan Pencapaian

Dipercaya oleh para pelajar di ribuan perusahaan

Melatih Tim?

Coba untuk Bisnis

Deskripsi Kursus

Association of Certified Fraud Examiners memperkirakan bahwa kecurangan menelan biaya bagi organisasi di seluruh dunia sebesar $3,7 triliun per tahun dan perusahaan rata-rata kehilangan lima persen dari pendapatan tahunannya akibat fraud. Upaya kecurangan bahkan diperkirakan akan terus meningkat di masa depan, sehingga deteksi fraud menjadi sangat diperlukan di sebagian besar industri. Kursus ini akan menunjukkan bagaimana mempelajari pola fraud dari data historis dapat digunakan untuk memerangi kecurangan. Beberapa teknik dari statistika robust dan analisis digit disajikan untuk mendeteksi pengamatan tidak biasa yang kemungkinan terkait dengan fraud. Dua tantangan utama saat membangun alat terawasi untuk deteksi fraud adalah ketidakseimbangan atau kemencengan data dan beragamnya biaya untuk berbagai jenis salah klasifikasi. Kami menyajikan teknik untuk mengatasi isu-isu ini dan berfokus pada himpunan data buatan dan nyata dari beragam aplikasi fraud.

Persyaratan

Unsupervised Learning in R Supervised Learning in R: Classification

1

Pendahuluan & Motivasi

Bab ini terlebih dahulu akan memberikan definisi formal tentang fraud. Anda kemudian akan mempelajari cara mendeteksi anomali pada jenis metode pembayaran yang digunakan atau waktu pembayaran dilakukan untuk menandai transaksi yang mencurigakan.

Pendahuluan & Motivasi

Distribusi kelas yang tidak seimbang

Biaya tidak mendeteksi kecurangan

Fitur waktu

Histogram melingkar

Cap waktu mencurigakan

Fitur frekuensi

Fitur frekuensi untuk satu akun

Fitur frekuensi untuk beberapa akun

Fitur kebaruan

Fitur recency

Membandingkan frekuensi & resensi

2

Analitik jejaring sosial

Pada bab kedua, Anda akan mempelajari cara menggunakan jejaring untuk memerangi fraud. Anda akan memvisualisasikan jejaring dan menggunakan konsep sosiologi yang disebut homofili untuk mendeteksi transaksi curang dan menangkap pelaku kecurangan.

Analitik jejaring sosial

Menganalisis sebuah jaringan

Edge yang saling menimpa

Kecurangan dan analisis jejaring sosial

Mencari homofili dalam sebuah jaringan

Memvisualisasikan atribut node

Inferensi berbasis jejaring sosial

Model relasional vs non-relasional

Klasifikator tetangga relasional

Metrik jejaring sosial

Degree, closeness & betweenness

Menambahkan fitur jaringan

3

Distribusi kelas tidak seimbang

Untungnya, kejadian fraud jarang terjadi. Namun, ini berarti Anda bekerja dengan data yang tidak seimbang, yang jika dibiarkan apa adanya akan membuat model deteksi Anda bias. Pada bab ini, Anda akan mengatasi ketidakseimbangan menggunakan metode over- dan under-sampling.

Menangani himpunan data yang tidak seimbang

Bagaimana menangani ketidakseimbangan kelas?

Memvisualisasikan pola dalam data

Random over-sampling

Under-sampling acak

Mengurangi ukuran kelompok mayoritas

Menggabungkan ROS & RUS

Oversampling Sintetis

Sudahkah Anda mengenal SMOTE?

Dari himpunan data ke model deteksi

Bangun model deteksi Anda sendiri

Biaya nyata deteksi kecurangan

4

Analisis digit dan statistika robust

Pada bab terakhir ini, Anda akan mempelajari hukum matematika yang mengejutkan untuk mendeteksi kejadian yang mencurigakan. Anda kemudian akan menggunakan statistika robust untuk membuat model Anda semakin tangguh.

Analisis digit menggunakan hukum Benford

Hukum Benford untuk digit pertama

Kesesuaian data sensus

Hukum Benford untuk deteksi kecurangan

Kesesuaian dengan Hukum Benford

Klaim asuransi kebakaran

Himpunan data pembayaran

Mendeteksi pencilan univariat

Menghitung robust z-score

Mendeteksi pencilan multivariat

Deteksi outlier multivariat

Deteksi Fraud di R

Kursus
Selesai

Memperoleh Surat Keterangan Prestasi

Tambahkan kredensial ini ke profil LinkedIn, resume, atau CV Anda
Bagikan di media sosial dan dalam penilaian kinerja AndaDaftar sekarang

Bergabung dengan 19 juta pelajar dan mulai Deteksi Fraud di R Hari Ini!

Kembangkan keterampilan data Anda dengan DataCamp untuk Mobile

Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.