Utiliser des données textuelles

Détection de fraude en Python

Charlotte Werger

Data Scientist

Vous rencontrerez souvent des textes lors de la détection de fraude

Types de textes utiles :

  1. E-mails d'employés et/ou de clients
  2. Descriptions de transactions
  3. Notes d'employés
  4. Zone « description » d'un formulaire de sinistre
  5. Conversations téléphoniques enregistrées
  6. …
Détection de fraude en Python

Techniques de fouille de textes pour détecter la fraude

  1. Recherche de mots
  2. Analyse de sentiment
  3. Fréquences de mots et analyse de sujets
  4. Style
Détection de fraude en Python

Recherche de mots pour détecter la fraude

Signaler des mots suspects :

  1. Simple, direct et facile à expliquer
  2. Les correspondances peuvent servir de filtre au-dessus d'un modèle de machine learning
  3. Les correspondances peuvent servir de caractéristique dans un modèle de machine learning

Détection de fraude en Python

Compter les mots pour signaler la fraude avec pandas

# Using a string operator to find words
df['email_body'].str.contains('money laundering')

# Select data that matches 
df.loc[df['email_body'].str.contains('money laundering', na=False)]

# Create a list of words to search for
list_of_words = ['police', 'money laundering']
df.loc[df['email_body'].str.contains('|'.join(list_of_words)
, na=False)]

# Create a fraud flag 
df['flag'] = np.where((df['email_body'].str.contains('|'.join
(list_of_words)) == True), 1, 0)
Détection de fraude en Python

Passons à la pratique !

Détection de fraude en Python

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