Datenanalyse · 18. Juli 2019
Als Teil des Datenanalyse - Frameworks bietet diese Infografik eine Übersicht über die Prüfungsschritte mit IDEA.
Datenanalyse · 15. Juli 2019
Das hier vorgestellte Framework zur Betrugsdatenanalyse zeigt anschaulich das generelle Vorgehen unterschiedliche Betrugsmuster anhand eines großen Datensatz zu identifizieren. Das Framework kann somit als generelles Vorgehen bei der Datenanalyse unterstützen. In diesem Fall beschreibe das Modell unter Verwendung von IDEA als Analysesoftware.
fraud detection · 01. Februar 2019
How Benford´s Law helps to detect fraud and how to apply the Benford Analysis on a dataset with the help of IDEA.
Datenanalyse · 24. Januar 2019
Der Artikel erklärt die Anwendung der Benford-Analyse zur Aufdeckung von Red Flags bei der Untersuchung von Finanzdaten mit IDEA.
Datenanalyse · 01. November 2018
Die Anlage und Veränderung von Stammdaten oder Master Data der Lieferanten ist ein Risikofeld. Der Blogartikel zeigt, wie man systemseitige Schwachstellen identifiziert und mit Datenanalyse im SAP Hinweise auf mögliche betrügerische Auszahlungen aufspürt.
dataanalysis · 28. September 2018
In THE PREVIOUS Blogpost we explored THE VISUAL CONNECTION OF TABLES IN IDEA. This Post demonstrates THE SIMPLY THE EXTENSIVE FUNCTION OF THE "NORMAL" CONNECTION OF TWO DATASETS IN IDEA WORKS.
fraud detection · 24. August 2018
For this purpose the data analysis software IDEA provides functions and also formulas. Formulas are a really helpful tool (like in Excel or other well known analysis tools) to better understand the dataset in front of you. The formulas focussing on date information are plenty in IDEA. One is more needed than the other. Therefore in this blogpost I will present the three most important date functions, that I use constantly in IDEA fraud reviews and audits.
dataanalysis · 08. August 2018
A super important function in dataanalysis is joining two or more tables, socalled table - join in Data Science limbo. In this blogpost you learn how easy you can join two or more databases via the visual connection in IDEA.
Datenanalyse · 31. Juli 2018
Ich beginne jedoch erstmal mit den Vorteilen dieser Methode des Tabellenverbindens gegenüber dem visuellen Verbinden. Denn der ein oder andere mag sich fragen: Wenn ich schon über die visuelle Methode mehrere Tabellen einfach und übersichtlich miteinander verknüpfen kann, was soll ich dann noch eine weitere Variante lernen? Die direkte Antwort liegt in dem größeren Funktionsumfang der hier erläuterten Methode was die Menge der Daten, die Du als Ergebnis aus dem Verknüpfen erhältst.

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