Źródła wiedzy o transakcjach podejrzanych

Źródła wiedzy
o transakcjach podejrzanych
Analiza danych
Informacje zewnętrzne
Wiedza i doświadczenie
pracowników
SPSS Polska
1
Modele analizy
transakcji podejrzanych
Modele
analityczne
SPSS Polska
a priori
(systemy eksperckie)
a posteriori
(data mining)
reguły logiczne plus
doświadczenie
i wiedza biznesowa
reguły zawarte w danych
plus wiedza analityczna
2
System ekspercki
„ ... to system komputerowy zawierający skondensowaną
wiedzę i reguły, w którym w przeciwieństwie do eksperta
zdolność systemu do adaptacji faktów i reguł przez
doświadczenie nie jest wymagana”.
Baza wiedzy:
BAZA
DANYCH
SYSTEM
EKSPERCKI
BAZA
WIEDZY
SPSS Polska
REGUŁY
WNIOSKOWANIA
Fakt: "W starych silnikach diesla przy
przegrzaniu dochodzi do gwałtownego
podwyższenia obrotów na skutek
chwilowego spalania oleju."
Reguła: "Przed zdjęciem obudowy
wyciągnąć wtyczkę."
Heurystyka: "Jak nie zaskakuje, a jest
iskra to warto sprawdzić przewód
paliwa".
3
Data mining - odkrywanie wiedzy
Data mining - ”... proces odkrywania istotnych
korelacji, wzorców i trendów poprzez dogłębną
analizę dużych zbiorów danych przechowywanych
w repozytoriach (bazach danych), przy użyciu
technologii (automatycznego) rozpoznawania
wzorców, oraz technik statystycznych
i matematycznych.”
Erick Brethenoux,
Gartner Group
SPSS Polska
4
Clementine
Analiza transakcji podejrzanych
Analizy
transakcji
Grupowanie
Predykcja
Techniki
klasyfikacyjne
Techniki
regresyjne
SPSS Polska
5
Clementine
Techniki analityczne
Grupowanie
Klasyfikacja
Regresja
Dwustopniowe
K-średnich
logistyczna
Drzewa
decyzyjne
Sieci Kohonena
Analiza
czynnikowa
liniowa
CHAID
C&RT
QUEST
Sieci neuronowe
Algorytm C5.0
SPSS Polska
6
Scoring, a analiza transakcji podejrzanych
Dane
SPSS Polska
Scoring
Lista
7
CRISP-DM – Metodyka analizy
Zrozumienie
uwarunkowań
SPSS Polska
Zrozumienie
danych
Przygotowanie
danych
Modelowanie
Ewaluacja
Wdrożenie
8
Zrozumienie uwarunkowań
Zrozumienie
uwarunkowań
Zrozumienie
danych
Przygotowanie
danych
Modelowanie
Ewaluacja
Wdrożenie
Ustalenie
celów
operacyjnych
Ocena sytuacji
Ustalenie
celów
analitycznych
Przygotowanie
planu projektu
SPSS Polska
9
Zrozumienie danych
Zrozumienie
uwarunkowań
biznesowych
Zrozumienie
danych
Przygotowanie
danych
Modelowanie
Ewaluacja
Wdrożenie
Gromadzenie
danych
wejściowych
Opis danych
Eksploracja
danych
Weryfikacja
jakości danych
SPSS Polska
10
Przygotowanie danych
Zrozumienie
uwarunkowań
biznesowych
Zrozumienie
danych
Przygotowanie
danych
Modelowanie
Ewaluacja
Wdrożenie
Wybór danych
Czyszczenie
danych
Tworzenie
danych
Integracja
danych
SPSS Polska
Formatowanie
danych
11
Modelowanie
Zrozumienie
uwarunkowań
biznesowych
Zrozumienie
danych
Przygotowanie
danych
Modelowanie
Ewaluacja
Wdrożenie
Wybór technik
modelowania
Tworzenie
procedur
testowych
Budowa
modelu
Interpretacja
modelu
SPSS Polska
12
Ewaluacja
Zrozumienie
uwarunkowań
biznesowych
Zrozumienie
danych
Przygotowanie
danych
Modelowanie
Ewaluacja
Wdrożenie
Ewaluacja
wyników
Przegląd
procesu
Ustalenie
kolejnych
kroków
SPSS Polska
13
Wdrożenie
Zrozumienie
uwarunkowań
biznesowych
Zrozumienie
danych
Przygotowanie
danych
Modelowanie
Ewaluacja
Wdrożenie
Plan
wdrożenia
Plan
monitorowania
i utrzymania
Przygotowanie
raportu
końcowego
Podsumowanie
projektu
SPSS Polska
14
Ciąg dalszy, to iteracje
SPSS Polska
15