基于数据挖掘的商业欺诈研究

发布时间：2017-04-13 07:27

  本文关键词：基于数据挖掘的商业欺诈研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：商业欺诈作为商业伦理的一个重要研究课题,近年来被企业经营者愈发重视,因为随着社会主义市场经济的不断发展,商业欺诈现象日益增多,日趋复杂,对企业和社会的危害日趋严重,所以我们有必要对商业欺诈这一商业伦理的重要课题加大研究。但是传统研究商业欺诈行为的方法例如三角诈骗理论、GONE理论、舞弊风险因素理论都侧重定性分析,缺乏定量、精确分析。随着信息技术的发展,数据挖掘技术日趋成熟,为定量、精确分析商业欺诈行为提供了有利的工具,分析出来的结论能够很好的为企业经营者合理决策、避免商业欺诈、实现企业健康、持续发展提供帮助。论文在应用数据挖掘中的APRIRO关联分析和ID3决策树研究商业欺诈行为的可行性分析基础上,阐述商业欺诈行为的数据挖掘建模过程及其在Matlab中用M脚本实现,并以温州市龙湾区人民检察院近年办理的商业欺诈案件进行模拟,对商业欺诈的历史数据进行挖掘,结合商业伦理原则,发现:(1)数据挖掘技术可以方便快捷地实现对商业欺诈行为挖掘分析,指出具有某种特质的企业有比较大的商业欺诈的倾向,结论真实可靠,可以指导我们的实际工作。(2)虚开增值税发票罪的商业欺诈往往伴随着用于骗取进出口退税,抵扣税款发票罪。(3)企业软文化和企业负责人的学历对企业避免商业欺诈行为影响最为重要。
【关键词】：数据挖掘技术 商业欺诈 商业伦理 APRIORI算法 ID3算法
【学位授予单位】：浙江理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.13;F710
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-12
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 研究的意义9-10
• 1.3 研究内容10
• 1.4 组织结构10
• 1.5 创新研究10-12
• 2 文献综述12-26
• 2.1 商业欺诈12-17
• 2.1.1 商业欺诈的概念12
• 2.1.2 商业欺诈的原因12-13
• 2.1.3 商业欺诈的基本特征13-15
• 2.1.4 商业欺诈的传统理论15-17
• 2.2 数据挖掘技术17-22
• 2.2.1 数据挖掘算法17-18
• 2.2.2 数据挖掘技术的工具18-22
• 2.3 数据挖掘技术在商业欺诈的应用22-26
• 3 挖掘模型26-54
• 3.1 挖掘的目标26
• 3.2 数据取样26-27
• 3.3 数据探索27-29
• 3.3.1 缺失值的分析27-28
• 3.3.2 异常值分析28-29
• 3.4 数据预处理29-32
• 3.4.1 数据清洗29-30
• 3.4.2 数据集成30
• 3.4.3 数据变化30-31
• 3.4.4 数据规约31-32
• 3.5 数据挖掘的建模32-41
• 3.5.1 关联规则分析32-36
• 3.5.2 分类分析36-41
• 3.6 Matlab模拟数据挖掘建模的过程41-54
• 3.6.1 数据探索41-43
• 3.6.2 数据预处理43-46
• 3.6.3 数据建模46-54
• 4 案例分析54-62
• 4.1 案例背景和挖掘目标54
• 4.2 分析的过程和方法54-62
• 4.2.1 数据的获取54-56
• 4.2.2 数据探索和预处理56-57
• 4.2.3 数据的处理过程57-59
• 4.2.4 数据挖掘的结论和现实意义59-62
• 参考文献62-66
• 附录66-76
• 附表1 欺诈企业表66-69
• 附录2 欺诈企业字母化69-72
• 附录3 混合企业表72-76
• 致谢76

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本文编号：303095