欺诈数据分析（反欺诈数据分析专员）

本篇目录：

1、关于网络购物欺诈行为的案例以及分析?2、为什么有人用数据分析来欺骗别人?3、反欺诈数据挖掘技术在医疗保险业的应用

关于网络购物欺诈行为的案例以及分析?

如果你在网上购物过程中碰到了问题，你应该立即通知这个商务公司。在他们的站点上找到免费服务的电话号码、邮件地址或指向客户服务的链接。

低价诱骗：一些商家会以低于市场价的价格吸引消费者，但在交易过程中可能会收取额外费用，或者发送次品、仿冒品或根本不寄送商品。在购买前，要比较价格，并警惕过于便宜的商品。

案例剖析：网络交易异常诈骗中，诈骗分子会掌握事主相关网购信息，并通过此信息获取事主信任，利用各种理由，诱使事主转账汇款。

为什么有人用数据分析来欺骗别人?

常见的利用数据来 误导大家的情况有以下几种：随意制造“假”的数据来忽悠客户或消费者 请原谅我用了“制造”这个动词。

众多网友对此表示不满。有专家认为，这种行为属于一级价格歧视；有专家则表示，这一价格机制较为普遍，针对大数据下价格敏感人群，系统会自动提供更加优惠的策略。

抓住关键点，如果是投资机构指定的数据分析公司，就是骗子，作报告的钱一家一半分了。

反欺诈数据挖掘技术在医疗保险业的应用

数据安全重要性。病人在医院治疗完成后会留下各种医疗数据，很多数据都是病人的隐私，医院管理者在进行数据分析与资源共享时，要保证数据资料的安全性，以防泄露病人隐私。

制造业：利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

医疗数据不断积累的基础上，充分利用先进技术手段，深入挖掘海量数据资源优势，通过制度运行模拟、政策效率评估、资金压力测试等方式，辅助实现决策高效化、科学化、精确化，是医保业务发展的必然要求。

数据挖掘的应用非常广泛，只要该产业有分析价值与需求的数据库，皆可利用数据挖掘工具进行有目的的发掘分析。

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