Minería de datos aplicada a la detección de fraude electrónico en entidades bancarias
Descripción del Articulo
Propone a través de la aplicación de un proceso de descubrimiento de conocimientos en bases de datos, la generación de un modelo automático que permite clasificar las transacciones de la banca por internet y de la banca móvil de personas naturales de una entidad financiera, como fraudulentas o ínteg...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2016 |
| Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
| Repositorio: | UNMSM-Tesis |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/5080 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12672/5080 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Minería de datos Análisis cluster Bancos por Internet Fraude por Internet Tesinas https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 |
| Sumario: | Propone a través de la aplicación de un proceso de descubrimiento de conocimientos en bases de datos, la generación de un modelo automático que permite clasificar las transacciones de la banca por internet y de la banca móvil de personas naturales de una entidad financiera, como fraudulentas o íntegras, mediante la aplicación de técnicas de minería predictiva basada en arboles de clasificación. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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