基于数据挖掘的商业欺诈研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究的意义 | 第9-10页 |
| 1.3 研究内容 | 第10页 |
| 1.4 组织结构 | 第10页 |
| 1.5 创新研究 | 第10-12页 |
| 2 文献综述 | 第12-26页 |
| 2.1 商业欺诈 | 第12-17页 |
| 2.1.1 商业欺诈的概念 | 第12页 |
| 2.1.2 商业欺诈的原因 | 第12-13页 |
| 2.1.3 商业欺诈的基本特征 | 第13-15页 |
| 2.1.4 商业欺诈的传统理论 | 第15-17页 |
| 2.2 数据挖掘技术 | 第17-22页 |
| 2.2.1 数据挖掘算法 | 第17-18页 |
| 2.2.2 数据挖掘技术的工具 | 第18-22页 |
| 2.3 数据挖掘技术在商业欺诈的应用 | 第22-26页 |
| 3 挖掘模型 | 第26-54页 |
| 3.1 挖掘的目标 | 第26页 |
| 3.2 数据取样 | 第26-27页 |
| 3.3 数据探索 | 第27-29页 |
| 3.3.1 缺失值的分析 | 第27-28页 |
| 3.3.2 异常值分析 | 第28-29页 |
| 3.4 数据预处理 | 第29-32页 |
| 3.4.1 数据清洗 | 第29-30页 |
| 3.4.2 数据集成 | 第30页 |
| 3.4.3 数据变化 | 第30-31页 |
| 3.4.4 数据规约 | 第31-32页 |
| 3.5 数据挖掘的建模 | 第32-41页 |
| 3.5.1 关联规则分析 | 第32-36页 |
| 3.5.2 分类分析 | 第36-41页 |
| 3.6 Matlab模拟数据挖掘建模的过程 | 第41-54页 |
| 3.6.1 数据探索 | 第41-43页 |
| 3.6.2 数据预处理 | 第43-46页 |
| 3.6.3 数据建模 | 第46-54页 |
| 4 案例分析 | 第54-62页 |
| 4.1 案例背景和挖掘目标 | 第54页 |
| 4.2 分析的过程和方法 | 第54-62页 |
| 4.2.1 数据的获取 | 第54-56页 |
| 4.2.2 数据探索和预处理 | 第56-57页 |
| 4.2.3 数据的处理过程 | 第57-59页 |
| 4.2.4 数据挖掘的结论和现实意义 | 第59-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 附录 | 第66-76页 |
| 附表1 欺诈企业表 | 第66-69页 |
| 附录2 欺诈企业字母化 | 第69-72页 |
| 附录3 混合企业表 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
