استخدام تنقيب البيانات في التنبؤ بحجم المستفيدين من الصندوق القومي للتامين الصحي ( المستوي الاقليمي)

Abstract

مستخلص البحث:

يدور محور هذا البحث حول تحليل وتقييم حجم المستفيدين من برنامج الصندوق القومي للتأمين الصحي علي صعيد المستوي الاقليمي(الولايات) باستخدام اساليب التنقيب عن البيانات الحديثه وذلك لخلق مؤشرات تساعد علي تنميه الصندوق وتغطيه اكبر لشرائح المجتمع المختلفه . لذا تم الحصول من نوع SQL لسنه 2019 واجراء عمليات التحضير اللازمه من تنظيف وتجهيز واعادة صياغه بغرض تجهيزها لعمليات التنقيب اللازمة بغرض الحصول علي انماط جديدة تساعد في اتخاذ القرارت والخطط المستقبليه للصندوق القومي للتامين الصحي. تم استخدام خوارزميه decision tree و J48 للحصول علي قراءات وتصنيفات من البيانات الخاصه بالمستفيدين من التامين الصحي وكانت من اهم النتائج ان ولايه الجزيرة هي اكثر الولايات المستفيدة من برنامج الصندوق وان اكثر القطاعات المستفيده هو قطاع الاسر الفقيره وان هنالك قصور في قطاع المحاميين واتضح جليا ان عدد الاناث اكثر من الذكور نسبيا وان هنالك قصور في ولايات غرب ووسط دارفور. تم استخدام برنامج SQL SERVER 2013 في قواعد البيانات وتم تنفيذ خوارزميات التصنيف والتنبؤ عن طريق برنامج weeka .

Abstract The focus of this research revolves around analyzing and evaluating the size of the beneficiaries of the National Health Insurance Fund program at the regional level (states), using modern data exploration methods to create indicators that help the fund's development and greater coverage for different segments of society. Therefore, a SQL database was obtained for the year 2019 and the necessary preparation processes were made, including cleaning, equipping, and reformulating in order to prepare it for the necessary exploration operations in order to obtain new patterns that help in making decisions and future plans for the National Health Insurance Fund. Decision tree and J48 algorithm was used to obtain readings and classifications from the data of the beneficiaries of the health insurance. Females are relatively more than males, and there are shortages in the states of West and Central Darfur. SQL SERVER 2013 software was used in databases and classification and prediction algorithms were implemented by weeka software.