إستخدام تقنيات التنقيب عن البيانات في التنبؤ بالقروض متناهية الصغر (بالتطبيق على بنك الإدخار والتنمية )

Abstract

المستخلص يقدم هذا البحث دراسة تحليلية وتنقيب البيانات لمجموعة كبيرة من البيانات تقدر بعدد (2490) سجل للعملاء الذين قاموا بإستخراج طلب الحصول على قرض من البنك وذلك خلال عام 2019-2021 والتي تم الحصول عليها من قسم الIT بالبنك ، وتكمن أهمية الدراسة في تجميع البيانات الخاصة بالعملاء والإستفادة منها في عملية إتخاذ القرار بما يساعد البنك في التطوير والتحديث المستمر والتنبؤ بمدى نجاح المشروع المراد استخراج القرض له، وقد تم إستخدام المنهج العلمي التجريبي في هذه الدراسة حيث تم إستخدام خوارزمية التصنيف J48 لتوليد شجرة القرار وخوارزمية K-mean عن طريق برنامج Weka لتنفيذ الخوارزمية علي بيانات العملاء ثم تحليلها وعرض النتائج وقد تم التوصل إلى عدة نتائج أهمها أن اكثر المشاريع التي تمت الموفقه عليها كانت في القطاع الصناعي وأهمها شراء مواد البناء تليها القطاع الحيواني وتجارة المواشي ، ومن أهم التوصيات التي نوصي بها هي زيادة البيانات المستخدمة في التنقيب وإضافة مجمموعة من الحقول مثل الولايات ونوع العميل (ذكر أو أنثى) بما يساهم في إستخراج معلومات أكثر أهمية.

Abstract This research presents An analytical study and its use (2490) records that was exaction from El_Edikhar Bank and in the decision-making process in a way that helps the bank in developing, updating and predicting the extent of the project for which the loan is to be extracted, and the educational method was used in this model study in this study and the use of the classification algorithm J48 decision tree and the K-mean algorithm by Weka software to implement the algorithm The most important activities that have been reached and the presentation of the data that have been reached in many projects that have been formulated in the industrial sector, the most important of which are building materials, followed by the animal sector and livestock trade. And the type of client (male or female), which increases the extraction of more information.