La Classification Associative De Modèles Du Non Recouvrement Par La Cnas Par La Technique Des Motifs Fréquents
2018
Mémoire de Master
Sciences Exactes Et Sciences De La Nature Et De La Vie

Université Mohamed Khider - Biskra

O
Othmani Marabout, Amima

Résumé: Parmi les fonctions assignées à la CNAS, le recouvrement de la cotisation est considéré comme important et essentiel pour le financement de différentes caisses sociales. Le problème du non recouvrement (crédit non payé) représente un véritable obstacle et danger pour la gestion et la continuité de cet organisme. Ce problème est dues à plusieurs causes dont les principales sont : la difficulté financière des employeurs, les négligences de payement des dues d’un employeur, les chèques impayés et le volume d’information à traiter. Dans le but d’aider les décideurs de la CNAS et de diminuer les risques du non recouvrement qui perturbe la gestion de cet organisme pivot de la sécurité sociale, Nous nous fixons un objectif de la modélisation et la réalisation d’un système de classification associative des modèles par l’une des méthodes la plus adaptée dite « la technique d’association par les motifs fréquents »Among the fonctions assigned to the CNAS, the collection of the contribution is considered as important and essential for the financing of the other insurance agency. The problem of the evaded contributions ( unpaid credit) represents a real obstacle and a danger for the management and the continuity of social security body. This problem is due to a number of causes, the most important of which are: the financial difficulties faced by employers, the negligence of payment of the due of an employer, the unpaid checks and the volume of information to be treated. With the aim of helping the decision-makers of the CNAS and decreasing the risks of the the evaded contributions which perturbs the management of this body pivot of the Social Security, We set a goal of the modelling and the realization of a system of associative classification of the models by one of the most adapted methods known as « the technique of association by the frequent motives ».

Mots-clès:

cnas
non recouvrement social
data mining
la classification associative par les motifs fréquents
data mining
the associative classification by the frequent motives
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