Reseña

La detección de fraude en retail exige mucho más que aplicar un algoritmo. Requiere comprender el negocio, construir variables útiles, trabajar con evidencia operacional y validar correctamente los modelos. Este libro presenta una metodología práctica para abordar ese proceso, desde la extracción y preparación de datos con SQL y Python hasta la aplicación de modelos de Machine Learning, ajuste de umbrales, ensamblado de modelos y análisis de evidencia. A través de ejemplos aplicados, el lector podrá comprender cómo transformar grandes volúmenes de transacciones en alertas priorizadas y apoyar procesos de investigación de fraude de manera más eficiente.