Minería de datos como herramienta para optimizar la detección del fraude empresarial
El objetivo principal de este trabajo se centra en intentar maximizar las opciones de recuperar lo defraudado y de, por tanto, aumentar la efectividad y la rentabilidad de las campañas de inspección realizadas actualmente por la institución objeto de estudio para detectar el fraude puesto que los re...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2018 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad Complutense de Madrid (UCM) |
| Repositorio: | Docta Complutense |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:docta.ucm.es:20.500.14352/14241 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.14352/14241 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | 519.22-7 004.6 658 Minería de datos fraude empresarial Estadística Muestreo (Estadística) Empresas 1209 Estadística 1209.10 Teoría y Técnicas de Muestreo 5311 Organización y Dirección de Empresas |
| Sumario: | El objetivo principal de este trabajo se centra en intentar maximizar las opciones de recuperar lo defraudado y de, por tanto, aumentar la efectividad y la rentabilidad de las campañas de inspección realizadas actualmente por la institución objeto de estudio para detectar el fraude puesto que los resultados actuales no son los deseados. Esto es así ya que utilizan técnicas tradicionales para obtener la información sobre qué usuarios inspeccionar a partir de su base de datos y no consiguen una efectividad acorde a los recursos económicos empleados. |
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