استفاده از داده کاوی برای تشخیص تقلب
میلیاردها دلار به دلیل تقلب از بین رفته است. روش‌های سنتی کشف تقلب زمان‌بر و پیچیده هستند. داده کاوی الگوهای مفیدی را ارائه می دهد و به تبدیل داده ها به اطلاعات کمک می کند. همه اطلاعات دانش دقیق و مفید است. یک سیستم کامل کشف تقلب باید از اطلاعات همه کاربران محافظت کند. یکی از روش های نظارت شده، جمع آوری نمونه از سوابق است. این سوابق به عنوان جعل یا غیر جعل طبقه بندی می شوند. با این داده ها، یک مدل ساخته می شود و یک الگوریتم برای تشخیص جعلی بودن یک رکورد ایجاد می شود.
امروزه بازار جهانی مخابرات به دلیل رقابت شدید و از دست دادن درآمد ناشی از تقلب، کاهش شدید فروش را تجربه می کند.
برای زنده ماندن در بازار، اپراتورها اغلب انواع روش های داده کاوی را برای کشف تقلب ارائه می دهند. با توجه به بازار مخابرات، فرآیندهای کلاهبرداری از مشتری (پیش پرداخت یا نقدی) همچنان در تمام صنایع مخابراتی رخ می‌دهد که منجر به از دست رفتن سود شرکت‌ها می‌شود.
در این مورد، اپراتورها به عنوان تنها راه حل موجود در بازار که می تواند بر این خطرات تجاری غلبه کند و حفظ کند، باید از تکنیک های داده کاوی و ابزارهای آماری برای شناسایی فعال علت و یافتن راه های جایگزین برای واکنش سریع استفاده کنند.
داده کاوی
این امر با تجزیه و تحلیل سیستماتیک تاریخچه گذشته مشتری امکان پذیر است. خوشبختانه صنعت مخابرات حجم زیادی از داده ها را تولید و ذخیره می کند. این شامل اطلاعات صورت‌حساب، جزئیات تماس و داده‌های شبکه است.
این حجم زیاد داده، استفاده از تکنیک های داده کاوی را در پایگاه داده های مخابراتی تضمین می کند.
از آنجایی که داده های تولید شده توسط صنعت مخابرات اطلاعات زیادی را پنهان می کند، محققان زمینه زیادی برای تجزیه و تحلیل داده ها از دیدگاه های مختلف دارند و به اپراتورها کمک می کنند تا تجارت خود را به روش های مختلف بهبود بخشند.
متداول ترین زمینه های مطالعه در پایگاه های اطلاعاتی مخابرات به طور کلی به سه نوع گروه بندی می شوند:
- تشخیص تقلب از راه دور
- پیش بینی انفجار ارتباطات
- خطاهای شبکه را شناسایی و جدا کنید.
همچنین، همه اقلام داده های پایگاه داده ارتباطی در همه فناوری ها استفاده نمی شوند. فقط داده های مرتبطی که در واقع به تجزیه و تحلیل خاصی کمک می کنند باید برای هر مطالعه در نظر گرفته شوند. این مطالعه بر کشف تقلب در داده های مخابراتی و استفاده از تکنیک های داده کاوی برای کشف تقلب متمرکز است.
استخراج اطلاعات
۱- تعریف
داده کاوی به عنوان یک قابلیت کشف داده پیشرفته تعریف می شود که از الگوریتم های آماری برای شناسایی الگوها و همبستگی ها در داده ها استفاده می کند.
داده کاوی (“تکه های داده”) اطلاعات مدفون شده در انبارهای داده شرکتی یا به جا مانده از بازدیدکنندگان وب سایت را پیدا کرده و استخراج می کند، که بسیاری از آنها می توانند داده ها را درک کرده و استفاده کنند.
داده کاوی بخشی از یک فرآیند بزرگتر به نام “کشف دانش” است که مراحل مورد نیاز برای کشف الگوها و روابط پنهان در داده ها و اطمینان از نتایج معنی دار را در عمل توصیف می کند. داده کاوی به تحلیلگران کسب و کار کمک می کند تا فرضیه ها را فرموله کنند، اما این فرضیه ها را تأیید نمی کند.
۲- تکامل داده کاوی
فناوری داده کاوی نتیجه تحقیقات طولانی و فرآیندهای تولید محصول است. خاستگاه داده کاوی از اولین فروشگاه های داده رایانه ها با پیشرفت در دسترسی به داده ها ادامه دارد تا جایی که فناوری های امروزی به کاربران اجازه می دهند داده ها را در زمان واقعی جابجا کنند.
هر مرحله در تکامل داده های کسب و کار به اطلاعات مفید بر اساس مرحله قبلی است.
در مرحله اول جمع‌آوری داده‌ها، سایت‌های فردی داده‌ها را برای استفاده در محاسبات ساده مانند جمع‌آوری یا میانگین‌گیری جمع‌آوری کردند. دوم، یک خط‌مشی در سطح شرکت برای جمع‌آوری داده‌ها و گزارش‌دهی اطلاعات مدیریت ایجاد شده است.
پس از شناسایی اعداد فردی، می توانید سوالاتی را جستجو کنید که عملکرد سایت جمع آوری شده را ردیابی می کند.
به عنوان مثال، می توانید فروش منطقه ای را برای یک دوره زمانی معین محاسبه کنید. ، شرکت ها می توانند یک چشم انداز جهانی پیدا کنند یا در سایت های خاص جستجو کنند و آنها را با همتایان خود مقایسه کنند (داده های خزیدن).
در نهایت، ابزارهای تجزیه و تحلیل آنلاین، بازخورد و تبادل اطلاعات در زمان واقعی را با واحدهای تجاری مشترک (داده کاوی) فراهم می کنند.
یکی از اجزای کلیدی فناوری داده کاوی طی دهه ها در زمینه های تحقیقاتی مانند آمار، هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی تکامل یافته است.
۳- تکنیک های داده کاوی
ابزارهای داده کاوی داده ها را جمع آوری می کنند و نمایش هایی از واقعیت را در قالب مدل ایجاد می کنند. مدل به‌دست‌آمده، الگوها و روابط موجود در داده‌ها را توصیف می‌کند. از نظر فرآیند گرایی، فعالیت های داده کاوی به سه دسته کلی تقسیم می شوند:
- کشف: فرآیند جستجوی یک پایگاه داده برای الگوهای پنهان بدون ایده یا فرضیه از پیش تعیین شده در مورد اینکه الگو چیست.
- مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده – فرآیند ثبت الگوهای موجود در پایگاه داده و استفاده از آنها برای پیش‌بینی آینده.
- تجزیه و تحلیل پزشکی قانونی – فرآیند استفاده از الگوهای استخراج شده برای یافتن نقاط داده غیرعادی یا غیرعادی. داده کاوی برای ساخت شش نوع مدل برای حل مشکلات تجاری استفاده می شود: طبقه بندی، رگرسیون، سری زمانی، خوشه بندی، تجزیه و تحلیل همبستگی و جستجوی توالی.
دو مورد اول، طبقه بندی و رگرسیون، برای پیش بینی استفاده می شوند، در حالی که همبستگی و کشف توالی برای توصیف رفتار استفاده می شوند. خوشه بندی می تواند برای پیش بینی یا توضیح استفاده شود. شرکت‌ها در صنایع مختلف می‌توانند با استخراج پایگاه‌های اطلاعاتی در حال گسترش برای اطلاعات دقیق و ارزشمند معاملات، مزیت رقابتی کسب کنند.
برای خرید لایسنس نرم افزار Power BI ، می‌توانید از خدمات ما استفاده نموده و درخواست خود را از طریق فرم زیر ثبت نمایید.