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Je vais prédire la fraude par carte de crédit et la détection d'anomalies
Data scientist et praticien en IA qui adore parler aux données !
Consultant en analytics avec dix ans d'expérience dans l'analyse de données, l'identification et la résolution de problèmes, ainsi que le développement de stratégies. Compétent dans les domaines suiva...
À propos de ce service
Je vais développer un modèle prédictif pour alerter contre les cartes de crédit ayant une forte probabilité d’être frauduleuses à l’avenir (dans les trois prochains mois par rapport à la date d’identification). Ce service est valable pour un cas d’utilisation à la fois, ce qui signifie que je travaillerai sur un problème spécifique de votre choix et le livrerai. Pour d’autres problèmes, vous devrez faire appel à nouveau à ce service.
Technologie:
Jupyter Notebook
•
Tableau
Type d'analyse:
Analyse prédictive
Expertise:
Prédiction
•
Détection d'anomalies
•
Statistiques
Langage de programmation:
Python
•
SQL
FAQ
Traduction automatique
Ai-je déjà travaillé sur l'analytique de la fraude et des risques ?
Oui, j'ai travaillé beaucoup sur ce sujet. Avec plus de 6 ans d'expérience dans le secteur de l'analyse de données, j'ai aidé des clients de passerelles de paiement à mettre en place leurs outils d'analyse des risques et de détection de fraude, ainsi que des modèles prédictifs pour repérer la fraude à un stade précoce.
Quelle précision peut-on attendre du modèle prédictif ?
Cela dépend de plusieurs facteurs, comme les données disponibles, les capacités de la machine, etc. Cependant, si tout est en ordre, vous pouvez espérer une précision supérieure à 25 %. La précision minimale garantie est de 15 %.
