TumSU
Electronic Library

     

Details

Chirkov, Ilya Vladislavovich. Identification of False Financial Data of Tenant Turnover Using Machine Learning Methods = Обнаружение ложных транзакций в финансовых данных арендаторов торгового центра, используя методы машинного обучения: Udergraduate Thesis tne Student of year 4 оf the full-time ture of enrollment in the direction of training 09.03.03 Applied informatics "Information Technology and Digital Society" / I. V. Chirkov; supervisor V. O. Nikolaev; Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation, Tyumen State University, School of Advanced Studies. — Tyumen, 2021 — 1 файл : (1.80 Mб): fig., table. — Загл. с титул. экрана. — Приказ № 3227-22 от 07.08.2021 г. по Тюменскому государственному университету о выпуске и выдаче дипломов. — Согласие от 13.07.2021 г. на размещение ВКР бакалавра И. В. Чиркова. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение). — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:https://library.utmn.ru/dl/VKR_Tyumen/VKR_2021/ShPI/ChirkovIV_2021.pdf>.

Record create date: 9/24/2021

Subject: project specifications; project design; interdisciplinary research; software; технические характеристики проекта; дизайн проекта; программное обеспечение; междисциплинарные исследования

Collections: Выпускные квалификационные работы

Allowed Actions: Read

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

The goal of the current project is to create a complex solution to detect data, which can be classified as fraud. This solution will contain 2 parts: collection of provided by tenant’s data, and data analyzing part, which will be focused on detecting fraud.

Целью текущего проекта является создание комплексного решения для обнаружения данных, которые могут быть классифицированы как мошенничество. Это решение будет состоять из 2 частей: сбора предоставленных арендатором данных и части анализа данных, которая будет направлена на выявление мошенничества.

Document access rights

Network User group Action
TumSU All Read
-> Internet All Read

Usage statistics

stat Access count: 19
Last 30 days: 6
Detailed usage statistics