Comportamento normal versus anormal

Detecção de Fraudes em Python

Charlotte Werger

Data Scientist

Detecção de fraude sem rótulos

• Usando aprendizagem não supervisionada para diferenciar comportamento normal de anormal
• Comportamento anormal, por definição, nem sempre é fraude
• Desafiador porque é difícil validar
• Mas... realista, pois muitas vezes você não tem rótulos confiáveis

O que é comportamento normal?

• Descreva bem seus dados: plote histogramas, verifique outliers, investigue correlações e fale com o analista de fraude
• Há casos históricos de fraude? O que os tipifica?
• O comportamento normal de um tipo de cliente pode não ser o de outro
• Verifique padrões em subgrupos: seus dados são homogêneos?

Segmentação de clientes: normal dentro dos segmentos

Vamos praticar!

Detecção de Fraudes em Python