أمل محمد عزالدين عبدالمجيد2018-03-282018-03-282018http://hdl.handle.net/123456789/11623بحث تكمیلي لنیل درجة الماجستیر في تقانة المعلوماتالمستخلص مع كثرة البيانات الموجودة والمخزنة في قواعدالبيانات، ومع زيادة إنتشار مستودعات التخزين الضخمة أصبح من الضروري إيجاد تقنيات وطرق ووسائل لإستخلاص المعلومات والمعرفة من هذه البيانات المكدسة واستغلالها في حل المشاكل واتخاذ القرارات ،بإستخدام تطبيقات الحاسوب الحديثة. يقدم هذا البحث دراسة تطبيقية في تقنيات تنقيب البيانات Data Mining .مشكلة البحث الرئيسية هي تفادي التعثر في عمليات التمويل الاصغر وذلك بمعرفة تفاصيل عمليات التمويل الناجحة. يتناول هذا البحث المفاهيم الاساسية للتنقيب Data Mining وبيانات التمويل الاصغر.ترتكز منهجية هذا البحث على تحضير البيانات التي تم الحصول عليها من البنك ،ومن ثم على تطبيق اثنين من تقنيات التنقيب عن البيانات . تم إختيار خوارزمية C4.5 في التصنيف classification. وخوارزمية (K-means) في تقنية العناقيد (Clusters) والتي تعنى بعملية تقسيم البيانات الى مجوعات وفقا لسمات مشتركة.وهذه الخوارزميات تم تطبيقها من خلال برنامج weka الذي يدعم كثير من خوارزميات التنقيب في البيانات. وخلصت الدراسة إلى ان أكثر عمليات التمويل غير متعثرة وتفاصيل عمليات التمويل الناجحة هي من حيث الولاية اكثرها كانت في ولاية الخرطوم, والقطاع هو قطاع التجارة ,اما من حيث السلع فهي المواد الغذائية, وأغلبية عمليات التمويل بصيغة المرابحة,والضامن لعمليات التمويل هو شيك ضمان ,والمبلغ المصدق للتمويل هو 20,000 ألف جنيه سوداني ثم يلية 30,000 ألف جنيه سوداني, وأن أغلبية طالبي التمويل الاصغر بالبنك هم رجال. Abstract With the abundance of existing data stored in databases, and with the proliferation of large storage repositories, it became necessary to find techniques, methods and means to extract information and knowledge from these stored data and to exploit them in problem solving and decision making using modern computer applications. This research presents an applied study of data mining techniques. The main research problem is to avoid stumbling in microfinance by details of successful financing operations. This research deals with the basic concepts of data mining and microfinance data. The methodology of this research is based on preparing the data obtained from the bank and then applying two data mining techniques. The C4.5 algorithm was selected in the classification. And K-means in Clusters, which is a process of dividing data into groups according to common attributes. These algorithms were implemented through the Weka program, which supports many data mining algorithms. The study found that the most non-performing financing operations and the details of the successful financing operations are in terms of the mandate, most of which was in the state of Khartoum, and the sector is the trade sector, in terms of commodities is food, and the majority of financing operations in the form of Murabaha, and the guarantor of financing operations is a check guarantee, The certificate for financing is 20,000 Sudanese pounds and then 30,000,000 Sudanese pounds, and the majority of the bank's microfinance applicants are men.تنقيب البياناتالتمويل الاصغر، بنك فيصل