你已經看到不是所有資料集都會符合 Benford 定律。以下哪些資料集很可能不符合 Benford 定律？你能解釋原因嗎？
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本章將先給出詐欺的正式定義。接著你會學到如何根據支付方式的種類或付款時間來偵測異常，以標記可疑交易。
在第二章，你會學到如何利用網路來打擊詐欺。你將視覺化網路，並運用社會學中的同質相吸（homophily）概念來偵測詐欺交易並揪出詐欺者。
幸運的是，詐欺事件相對少見。然而，這也代表你面對的是不平衡資料；若不處理，會讓你的偵測模型產生偏誤。本章將透過過度與不足抽樣的方法來處理不平衡問題。
在最後一章，你會學到一個出人意表、可用來偵測可疑事件的數學定律。接著你會運用穩健統計，讓你的模型更加堅實可靠。
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