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Controlling und Betrugsidentifizierung (Fraud Detection) mit RapidMiner

Seminarinformationen

Seminar-Ziel

In dieser Schulung werden die Basics und Methoden des Data Mining sowie der Open Source Data Mining Software "RapidMiner" vermittelt. Die einzelnen Themen der Schulung werden durch Beispiele für Data Mining Anwendungen aus den Bereichen Accounting, Controlling und Audit, Banken, Versicherungen, Wirtschaftsprüfer und Steuerbehörden behandelt. Um um Muster, Unregelmäßigkeiten, nicht ordnungsgemäßen Buchführungspraktiken, u.ä. zu ermitteln, werden Unternehmensdaten aus den Bereichen Buchführung und Rechnungswesen analysiert und in Modelle überführt. Hier werden die notwendigen Schritte für die Schaffung dieser Modelle mit der Data Mining Software RapidMiner aufgezeigt. Das Ziel dieser Schulung ist, den Teilnehmern das Wissen zu vermitteln, um Data Mining im Bereich Accounting, Controlling und Audit ihres Unternehmens anzuwenden.

Teilnehmer Zielgruppe

Mitarbeiter in der Buchhaltung, im Controllings, in der (internen) Revision und im Audit, sowie Mitarbeiter in Wirtschafts- und Steuerprüfungskanzleien, Entscheider, Analysten und Entwickler

Kurs Voraussetzungen

Kenntnisse in Data Mining

Seminardauer

  • 2 Tage
  • 09:00 Uhr bis 17:00 Uhr

Schulungsunterlagen

  • nach Absprache

Seminar-Inhalt / Agenda

  1. Data Mining Verfahren - Einführung
  2. Einführung in die Open Source Data Mining Software RapidMiner
  3. Die profitabelsten Geschäftssegmente und deren Eigenschaften ermitteln
  4. Identifizieren von Verhaltensänderungen sowie das Abschätzen deren Chancen und Risiken
  5. Identifizieren von Mustern, Unregelmässigkeiten und Anzeichen nicht ordnungsgemäßer Buchführung, verdächtigen Transaktionen, möglichen Betrugsfällen, Geldwäsche und anderen ungewollten Aktivitäten
  6. Abschätzung des Kreditrisikos, Kreditausfallprognose, Analyse der Risikofaktoren sowie Risikobewertung und -verminderung
  7. Nachfrage-, Preis- und Verkaufs-Prognosen
  8. Durch kostensensibles Data Mining das Controlling optimieren
  9. Mining strukturierter und unstruktierter Daten (z.B. aus Datenbanktabellen, aus textuellen Informationen)

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