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Title: Desarrollo de una guía para el análisis exploratorio de datos en puntos de venta y descubrimiento de patrones de transacciones fraudulentas
Authors: Arico Borja, Pamela Nicol
Keywords: TRANSACCIÓN SOSPECHOSA;PUNTO DE VENTA;MINERÍA DE DATOS;ALERTAS
Issue Date: 2021
Publisher: QUITO/UIDE/2021
Citation: Arico Borja, Pamela Nicol. (2021). Desarrollo de una guía para el análisis exploratorio de datos en puntos de venta y descubrimiento de patrones de transacciones fraudulentas. Facultad de Ciencias de la Seguridad y Gestión de Riesgos. UIDE. Quito. 57p.
Abstract: El trabajo de fin de master titulado ‘Desarrollo de una guía para el análisis exploratorio de datos en puntos de venta y descubrimiento de patrones de transacciones fraudulentas’ analiza el problema reportado por la empresa distribuidora de comestibles denominada Comestibles Ecuador; con el objetivo de buscar patrones que caractericen el comportamiento en transacciones sospechosas reflejado en las notas de venta y facturas generadas en las cajas. Se utiliza la metodología denominada CRoss-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) que contempla las etapas de entendimiento del negocio, entendimiento de los datos, preparación de los datos, modelado, evaluación y puesta en producción. Después de realizar la extracción, estructuración, limpieza y análisis de los datos se definen 5 alertas distintas basadas en estados de variables, relaciones multivariables y algoritmos de identificación de datos atípicos. De esta forma, se define un universo de 123,393 transacciones sospechosas; que representa una reducción del 94,5% del universo inicial derevisión. The Project named ‘Development of an exploratory data analysis guide on the checkout spot data to identify patterns on suspicious transactions.’ analyzes a problem reported by the supermarket chain named Comestibles Ecuador. Its main goal is to find patterns to identify suspicious transactions on the invoices data. The methodology followed on this study is the CRoss-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). It includes several stages: understanding the business, understanding the data, preparing the data, modeling, evaluation, and deployment. Five alerts are defined after extracting, structuring, cleaning, and analyzing the data. The alerts are based on variables’ status, multivariable relations, and outlier’s detection algorithms. As a result, 123,393 transactions are marked as suspicious. They represent a 94,5% reduction on the initial transaction universe.
URI: https://repositorio.uide.edu.ec/handle/37000/4661
Appears in Collections:Maestría-Gestión de Riesgos y Emergencias

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