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

...Нажми для увеличения фото
5 133 ₽Скидка: 21%

4 039 ₽

Товар в наличии
  Узнать о снижении стоимости
Отправим письмо при снижении стоимости.

Рекомендательный сервис

  • Общий рейтинг 4.79
  • Рейтинг покупателей 4.97
  • Рейтинг экспертов 4.47
  • Качество материалов 4.98
  • Надежность 4.77
  • Простота в использовании 4.84
  • Ремонтопригодность 4.83
  • Эффективность выполнения своих функций 4.89
  • Коэффициент удивления "Вау!" 4.79
  • Безопасность для пользователя4.77
  • Внешний вид 4.34
  • Удобство в уходе и чистке 4.88
  • Экологическая безопасность 4.40
  • Гарантия на товар 4.88
  • Соответствие стандартам качества 4.74
  • Инновационные технологии 4.80
  • Хит продаж 4.79
  • Скорость морального устаревания 4.98
  • Энергоэффективность 4.84
  • Универсальность использования 4.99
  • Наличие дополнительных функций 4.80
  • Соотношение цена-качество 4.48
  • Практичность и удобство хранения 4.97
  • Стабильность работы в различных условиях 4.07
  • Возможность персонализации 4.09
  • Ликвидность 4.87
  • Индекс рекомендаций 4.88
2874 покупателей и эксперты портала 1ya.ru рекомендуют к покупке товар «Fraud Analytics Using Descriptive, Predictive, and Social Network Techniques. A Guide to Data Science for Fraud Detection» или его аналог из списка ниже.
Detect fraud earlier to mitigate loss and prevent cascading damage Fraud Analytics Using Descriptive, Predictive, and Social Network Techniques is an authoritative guidebook for setting up a comprehensive fraud detection analytics solution. Early detection is a key factor in mitigating fraud damage, but it involves more specialized techniques than detecting fraud at the more advanced stages. This invaluable guide details both the theory and technical aspects of these techniques, and provides expert insight into streamlining implementation. Coverage includes data gathering, preprocessing, model building, and post-implementation, with comprehensive guidance on various learning techniques and the data types utilized by each. These techniques are effective for fraud detection across industry boundaries, including applications in insurance fraud, credit card fraud, anti-money laundering, healthcare fraud, telecommunications fraud, click fraud, tax evasion, and more, giving you a highly practical framework for fraud prevention. It is estimated that a typical organization loses about 5% of its revenue to fraud every year. More effective fraud detection is possible, and this book describes the various analytical techniques your organization must implement to put a stop to the revenue leak. Examine fraud patterns in historical data Utilize labeled, unlabeled, and networked data Detect fraud before the damage cascades Reduce losses, increase recovery, and tighten security The longer fraud is allowed to go on, the more harm it causes. It expands exponentially, sending ripples of damage throughout the organization, and becomes more and more complex to track, stop, and reverse. Fraud prevention relies on early and effective fraud detection, enabled by the techniques discussed here. Fraud Analytics Using Descriptive, Predictive, and Social Network Techniques helps you stop fraud in its tracks, and eliminate the opportunities for future occurrence.
Информация о характеристиках, комплекте поставки, стране изготовления, внешнем виде и цвете товара носит справочный характер и взятая из открытых источников или размещена продавцом. Цена указана на дату: 09.05.2025 г. На текущий момент стоимость может отличаться. Предложение не является публичной офертой.
Fraud Analytics Using Descriptive, Predictive, and Social Network Techniques. A Guide to Data Science for Fraud Detection продается в интернет-магазине ЛитРес
Эксперт: Роман Петров, консультант по маркетплейсам
Дата рецензии: 1 июля 2025 года
Рекомендация к покупке положительная

Доставка покупки

    • В электронном виде;
    • Читать онлайн;
    • Скачать на компьютер или мобильные устройства.

Оплата заказа

    • Банковской картой;
    • электронными деньгами Яндекс-Деньги; WebMoney, Qiwi Кошелек, PayPal;
    • Наличными через терминалы;
    • Банковским переводом.
  • Наименование: ООО «ЛитРес»
  • ИНН: 7719571260

Рекомендуем аналогичные товары

Дополнительно из категории