Utiliser des données textuelles

Détection de fraude en Python

Charlotte Werger

Data Scientist

Vous rencontrerez souvent des données textuelles en détectant la fraude

Types de textes utiles :

  1. Courriels d'employés et/ou de clients
  2. Descriptions de transactions
  3. Notes d'employés
  4. Zone de description d'un formulaire de réclamation
  5. Conversations téléphoniques enregistrées
Détection de fraude en Python

Techniques de fouille de texte pour la détection de 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 filtrer 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

Comptes de 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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