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课程介绍
美国注册舞弊审查师协会估计，欺诈每年给全球各类组织带来 3.7 万亿美元的损失，且一家典型公司会因欺诈流失约 5% 的年度收入。未来欺诈企图还将进一步增加，因此多数行业都迫切需要进行欺诈检测。本课程将展示如何从历史数据中学习欺诈模式，用于打击欺诈。我们将介绍稳健统计与数字分析中的一些技术，以发现可能与欺诈相关的异常观测。在构建监督式欺诈检测工具时，两个主要挑战是数据的不平衡（或偏斜）以及不同误分类类型带来的差异化成本。我们将给出相应的解决技术，并聚焦于来自各种欺诈应用的人工与真实数据集。
先修要求
课程大纲
课程大纲
1
导论与动机
本章将首先给出欺诈的形式化定义。随后，您将学习如何根据所使用的支付方式类型或支付发生的时间来检测异常，从而标记可疑交易。
2
社交网络分析
在第二章，您将学习如何利用网络来打击欺诈。您将可视化网络，并使用一个名为同质性的社会学概念来检测欺诈交易并锁定欺诈者。
3
类别不平衡分布
幸运的是，欺诈事件相对少见。然而，这意味着您将面对不平衡数据；若不加处理，会使您的检测模型产生偏差。本章中，您将使用过采样与欠采样方法来应对不平衡问题。
4
数字分析与稳健统计
在最后一章，您将学习一种用于识别可疑现象的、颇为出人意料的数学定律。随后，您将使用稳健统计让您的模型更"抗打"。
R
R 中的欺诈检测
课程完成
