Текстові дані часто трапляються під час виявлення шахрайства
Корисні типи текстових даних:
Електронні листи від співробітників і/або клієнтів
Опис транзакцій
Нотатки співробітників
Поле опису у формі страхового заявки
Записи телефонних розмов
...
Методи текстового аналізу для виявлення шахрайства
Пошук слів
Аналіз тональності
Частоти слів і аналіз тем
Стиль
Пошук слів для виявлення шахрайства
Позначення підозрілих слів:
Просто, зрозуміло й легко пояснити
Результати збігів можна використати як фільтр поверх моделі машинного навчання
Результати збігів можна використати як ознаку в моделі машинного навчання
Підрахунок слів для позначення шахрайства в 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)
Preparing Video For Download...
