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...

ver descrição completa

Detalhes bibliográficos
Autor: Contreras Núñez, Pablo
Tipo de documento: dissertação
Data de publicação:2018
País:España
Recursos:Universidad Complutense de Madrid (UCM)
Repositório:Docta Complutense
Idioma:espanhol
OAI Identifier:oai:docta.ucm.es:20.500.14352/14241
Acesso em linha:https://hdl.handle.net/20.500.14352/14241
Access Level:Acceso aberto
Palavra-chave: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
id ES_4bb640e2f4bf203bcb672fb10b898a1b
oai_identifier_str oai:docta.ucm.es:20.500.14352/14241
network_acronym_str ES
network_name_str España
repository_id_str
spelling Minería de datos como herramienta para optimizar la detección del fraude empresarialContreras Núñez, Pablo519.22-7004.6658Minería de datosfraude empresarialEstadísticaMuestreo (Estadística)Empresas1209 Estadística1209.10 Teoría y Técnicas de Muestreo5311 Organización y Dirección de EmpresasEl 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.Facultad de Estudios Estadísticos (UCM)Castro Cantalejo, JavierEspínola Vílchez, RosaUniversidad Complutense de Madrid20182018-06-0120182018-06-01master thesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/20.500.14352/14241reponame:Docta Complutenseinstname:Universidad Complutense de Madrid (UCM)Españolspaopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessoai:docta.ucm.es:20.500.14352/142412026-06-02T12:44:21Z
dc.title.none.fl_str_mv Minería de datos como herramienta para optimizar la detección del fraude empresarial
title Minería de datos como herramienta para optimizar la detección del fraude empresarial
spellingShingle Minería de datos como herramienta para optimizar la detección del fraude empresarial
Contreras Núñez, Pablo
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
title_short Minería de datos como herramienta para optimizar la detección del fraude empresarial
title_full Minería de datos como herramienta para optimizar la detección del fraude empresarial
title_fullStr Minería de datos como herramienta para optimizar la detección del fraude empresarial
title_full_unstemmed Minería de datos como herramienta para optimizar la detección del fraude empresarial
title_sort Minería de datos como herramienta para optimizar la detección del fraude empresarial
dc.creator.none.fl_str_mv Contreras Núñez, Pablo
author Contreras Núñez, Pablo
author_facet Contreras Núñez, Pablo
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Castro Cantalejo, Javier
Espínola Vílchez, Rosa
Universidad Complutense de Madrid
dc.subject.none.fl_str_mv 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
topic 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
description 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.
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018
2018-06-01
2018
2018-06-01
dc.type.none.fl_str_mv master thesis
http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.openaire.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
dc.identifier.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.14352/14241
url https://hdl.handle.net/20.500.14352/14241
dc.language.none.fl_str_mv Español
spa
language_invalid_str_mv Español
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv open access
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.openaire.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv open access
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Facultad de Estudios Estadísticos (UCM)
publisher.none.fl_str_mv Facultad de Estudios Estadísticos (UCM)
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Docta Complutense
instname:Universidad Complutense de Madrid (UCM)
instname_str Universidad Complutense de Madrid (UCM)
reponame_str Docta Complutense
collection Docta Complutense
repository.name.fl_str_mv
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1869407580291334144
score 15,300719