پاورپوینت رشته کامپیوتر و فناوری اطلاعات با عنوان مروری برداده کاوی

اختصاصی از فی لوو پاورپوینت رشته کامپیوتر و فناوری اطلاعات با عنوان مروری برداده کاوی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود پاورپوینت رشته کامپیوتر و فناوری اطلاعات با عنوان مروری برداده کاوی

•Data warehousing : به فرایند جمع آوری و تمیز کردن دادهای تراکنش ها و مهیا کردن آن برای آنالیز و سیستم های پشتیبان تصمیم می باشد.

•انتخاب و پیش پردازش اولیه :  فرآیند بهبود کیفیت داده های موجود بر اساس روش های زیر:

•تمیز کردن داده ها به منظور نرمال سازی ، خارج کردن نویز ، کنترل داده های گم شده ، کاهش redundancy و غیره

•Data Integration : شامل یکی کردن داده های جمع آوری شده از چند منبع غیر همگن.

•Data Reduction and Projection: انتخاب جزییات مفید که نشان دهنده داده های ما باشند‌، که معمولا" با توجه به کاری که می خواهیم انجام دهیم صورت می گیرد.

•توصیف و ترجمه : شامل Visualize کردن و توصیف الگو های کشف شده می باشد.

•تصدیق درستی

•مدل : تابع مدل Model Function)) و فرم نشان دادن (Representational form) آن مدل شامل پارامتر هایی است که باید از داده ها با توجه به تابع انتخاب شده و به وسیله فرم یا ابزار نشان دادن محاسبه شوند.

•شرایط دلخواه :‌ یک پایه برای برتری دادن یک مدل یا مجموعه پارامتر ها بر دیگری بر اساس داده ها.

•الگوریتم جستجو : مشخصات یک الگوریتم جستجو برای پیدا کردن یک مدل ، الگو یا پارامترهای خاص با داده ، مدل ها ، و شروط داده شده است.

•

و...
در 15 اسلاید
قابل ویرایش

دانلود تحقیق نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی

اختصاصی از فی لوو دانلود تحقیق نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دسته بندی : فنی و مهندسی _ کامپیوتر و آی تی

فرمت فایل:   ( قابلیت ویرایش و آماده چاپ ) 

حجم فایل:  (در قسمت پایین صفحه درج شده )

فروشگاه کتاب : مرجع فایل 

---

 قسمتی از محتوای متن ...

باسمه تعالی نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی چکیده: با افزایش سیستمهای کامپیوتر و گسترش تکنولوژی اطلاعات , بحث اصلی در علم کامپیوتر از چگونگی جمع آوری اطلاعات به نحوه استفاده از اطلاعات منتقل شده است . سیستمهای داده کاوی ,این امکان را به کاربر می دهند که بتواند انبوه داده های جمع آوری شده را تفسیر کنند و دانش نهفته در آن را استخراج نمایند . داده کاوی به هر نوع کشف دانش و یا الگوی پنهان در پایگاه داده ها اطلاق می شود . امروزه داده کاوی به عنوان یکی از مهمترین مسائل هوش مصنوعی و پایگاه داده ، محققان بسیاری را به خود جذب کرده است . در این تحقیق ابتدا نگاه کلی بر داده کاوی ، استراتژیهای داده کاوی و... داریم ، سپس مسأله کشف قوانین وابستگی در پایگاه داده را به تفضیل بررسی کردیم و نگاهی به الگوریتمهای موجود برای آن داشتیم . سپس مسأله کشف قوانین وابستگی در پایگاه داده های پویا را مورد بحث قرار دادیم و الگوریتم های ارائه شده مربوطه را مطرح کردیم . مقدمه : هدف از این اراِئه و تحقیق بررسی روشهای مطرح داده کاوی است .داده کاوی هر نوع استخراج دانش و یا الگواز داده های موجود در پایگاه داده است که این دانشها و الگوها ضمنی و مستتر در داده ها هستند ,از داده کاوی می توان جهت امور رده بندی (Classification ) و تخمین (Estimation) ,پیش بینی (Prediction) و خوشه بندی (Clustering)استفاده کرد .داده کاوی دارای محاسن فراوانی است . از مهمترین آن محاسن کشف کردن دانش نهفته در سیستم است که به شناخت بهتر سیستم کمک می کند .به عنوان مثال می توان به استفاده ترکیبی از روش خوشه بندی جهت تخصیص بودجه به دسته های مختلف از کتب اشاره کرد . سیستمهای داده کاوی تقریبا از اوایل دهه 1990 مورد توجه قرار گرفتند . علت این امر نیز آن بود که تا آن زمان سازمانها بیشتر در پی ایجاد سیستمهای عملیاتی کامپیوتری بودند که به وسیله آنها بتوانند داده های موجود در سازمان خود را سازماندهی کنند . پس از ایجاد این سیستمها ,روزانه حجم زیادی از اطلاعات جمع آوری میشد که تفسیر کردن آنها از عهده انسان خارج بود . به همین دلیل , نیاز به تکنیکی بود که از میان انبوه داده معنی استخراج کند و داده کاوی به همین منظور ایجاد و رشد یافت . بنابر این هدف اصلی از داده کاوی ,کشف دانش نهفته در محیط مورد بررسی است که این دانش می تواند شکلهای گوناگونی داسته باشد . دانش استخراج شده می تواند به فرم الگوهای موجود در داده ها باشد که کشف این الگوها منجر به شناخت بهتر سیستم نیز می شود . الگوهای استخراجی عموما بیانگر روابط بین ویژگیهای سیستم هستند بعنوان مثال در سیستم تجاری یک الگو می تواند بیانگر رابطه بین نوع کالا و میزان تقاضای آن باشد . در این تحقیق داده کاوی مورد بحث قرار می گیرد . علل استفاده از داده کاوی و منابعی که داده کاوی بر روی آنها اعمال می شود ,علاوه بر این خلاصه ای از روشهای رایج داده کاوی ارائه شده است . تکنیکهای داده کا

تعداد صفحات : 45 صفحه

  متن کامل را می توانید بعد از پرداخت آنلاین ، آنی دانلود نمائید، چون فقط تکه هایی از متن به صورت نمونه در این صفحه درج شده است.

پس از پرداخت، لینک دانلود را دریافت می کنید و ۱ لینک هم برای ایمیل شما به صورت اتوماتیک ارسال خواهد شد.

 

« پشتیبانی فروشگاه مرجع فایل این امکان را برای شما فراهم میکند تا فایل خود را با خیال راحت و آسوده دانلود نمایید »

 

پاورپوینت مقدمه ای بر داده کاوی و اکتشاف دانش

اختصاصی از فی لوو پاورپوینت مقدمه ای بر داده کاوی و اکتشاف دانش دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود پاورپوینت مقدمه ای بر داده کاوی و اکتشاف دانش که شامل 31 اسلاید و بشرح زیر میباشد:

نوع فایل : PowerPoint

ویژه ی رشته های مهندسی کامپیوتر، فناوری اطلاعاتIT ، سخت افزار ، نرم افزار و .......

مقدمه
امروزه با گسترش سیستم های پایگاهی و حجم بالای داده ها ی ذخیره شده در این سیستم ها ، نیاز به ابزاری است تا بتوان داده های ذخیره شده پردازش کرد و اطلاعات حاصل از این پردازش را در اختیار کاربران قرار داد .
با استفاده ار پرسش های ساده در SQL و ابزارهای گوناگون گزارش گیری معمولی ، می توان اطلاعاتی را در اختیار کاربران قرار داد تا بتوانند به نتیجه گیری در مورد داده ها و روابط منطقی میان آنها بپردازند
وقتی که حجم داده ها بالا باشد ، کاربران هر چند زبر دست و با تجربه باشند نمی توانند الگوهای مفید را در میان حجم انبوه داده ها تشخیص دهند و یا اگر قادر به این کار هم با شند ، هزینه عملیات از نظر نیروی انسانی و مادی بسیار بالا است
از سوی دیگر کاربران معمولا فرضیه ای را مطرح می کنند و سپس بر اساس گزارشات مشاهده شده به اثبات یا رد فرضیه می پردازند ، در حالی که امروزه نیاز به روشهایی است که اصطلاحا به کشف دانش بپردازند یعنی با کمترین دخالت کاربر و به صورت خودکار الگوها و رابطه های منطقی را بیان نمایند .
داده کاوی یکی از مهمترین این روشها است که به وسیله آن الگوهای مفید در داده ها با حداقل دخالت کاربران شناخته می شوند و اطلاعاتی را در اختیار کاربران و تحلیل گران قرار می دهند تا براساس آنها تصمیمات مهم و حیاتی در سازمانها اتخاذ شوند .

فهرست
مفاهیم پایه در داده کاوی
تعریف داده کاوی
کاربردهای داده کاوی
خرده فروشی :
بیمه :
پزشکی :
بانکداری :
مراحل فرایند کشف دانش از پایگاه داده ها
انبارش داده ها
انتخاب داده ها
تبدیل داده ها
کاوش در داده ها
تفسیر نتیجه
عملیاتهای داده کاوی
معیارهای انتخاب عملیات داده کاوی
عملیاتها و تکنیکهای داده کاوی
تحلیل پیوند
پارامترهای قوانین وابستگی
درجه پشتیبانی
درجه اطمینان
مدلها و الگوریتمهای داده کاوی
شبکه های عصبی
درخت های انتخاب
استنتاج قانون
الگوریتمهای ژنتیک
گامهای اصلی داده کاوی جهت کشف دانش
مراحل لازم برای ساخت یک پایگاه داده داده کاوی
آماده سازی داده برای مدل سازی
منابع و مراجع:

این فایل پاورپوینت که با زحمت فراوان گرداوری، تایپ و تدوین شده ،جهت یادگیری سریع ، ارایه و کنفرانس و... در خدمت شما دانشجویان و اساتید محترم خواهد بود.

*هدف ما راحتی شماست*

پاورپوینت مروری بر تکنیک ها و فرایند های داده کاوی 41اسلاید

اختصاصی از فی لوو پاورپوینت مروری بر تکنیک ها و فرایند های داده کاوی 41اسلاید دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پاورپوینت مروری بر تکنیک ها و فرایند های داده کاوی 41اسلاید

عناوین

بخشی از تکنیک های داده کاوی

انبار های داده

فرایند داده کاوی با استفاده از متدولوژی کریسپ

 تکنیک های روش پیشگویی
روش‌های اصلی داده کاوی به دو دسته کلی تقسیم می‌شوند: توصیفی و پیشگویی. این دو گروه، بیانگر اهداف و عملکرد روش‌های داده کاوی نیز هستند.

1)دسته بندی:
 در این روش یک نمونه به یکی از چند دسته از پیش تعریف شده دسته بندی می شود.

پروژه داده کاوی ثبت احوال با نرم افزار کلمنتاین‎

اختصاصی از فی لوو پروژه داده کاوی ثبت احوال با نرم افزار کلمنتاین‎ دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

نوع فایل :   Word-  PDF- GEN -  XLS

چکیده  :

  امروزه با گسترش سیستم های پایگاهی و حجم بالای داده ها ی ذخیره شده در  این سیستم ها ، نیاز به ابزاری است تا بتوان داده های ذخیره شده را پردازش کرد و اطلاعات حاصل از این پردازش را در اختیار کاربران قرار داد . با استفاده از پرسش های ساده در SQL و ابزارهای گوناگون گزارش گیری معمولی ، می توان اطلاعاتی را در اختیار کاربران قرار داد تا بتوانند به نتیجه گیری در مورد داده ها و روابط منطقی میان آنها بپردازند اما وقتی که حجم داده ها بالا باشد ، کاربران هر چند زبر دست و با تجربه باشند نمی توانند الگوهای مفید را در میان حجم انبوه داده ها تشخیص دهند و یا اگر قادر به این کار هم با شند ، هزینه عملیات از نظر نیروی انسانی و مادی بسیار بالا است .

از سوی دیگر کاربران معمولا فرضیه ای را مطرح می کنند و سپس بر اساس گزارشات مشاهده شده به اثبات یا رد فرضیه می پردازند ، در حالی که امروزه نیاز به روشهایی است که اصطلاحا به کشف دانش بپردازند یعنی با کمترین دخالت کاربر و به صورت خودکار الگوها و رابطه های منطقی را بیان نمایند . داده کاوی یکی از مهمترین این روشها است که به وسیله آن الگوهای مفید در داده ها با حداقل دخالت کاربران شناخته می شوند و اطلاعاتی را در اختیار کاربران و تحلیل گران قرار می دهند تا براساس آنها تصمیمات مهم و حیاتی در سازمانها اتخاذ شوند .

در پروژه داده کاوی از بخشی از علم آمار به نام تحلیل اکتشافی داده ها استفاده می شود که در آن بر کشف اطلاعات نهفته و ناشناخته از درون حجم انبوه داده ها تاکید می شود . علاوه بر این داده کاوی با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیز ارتباط تنگاتنگی دارد ، بنابراین می توان گفت در داده کاوی تئوریهای پایگاه داده ها ،  هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین و علم آمار را در هم می آمیزند تا زمینه کاربردی فراهم شود . باید توجه داشت که اصطلاح داده کاوی زمانی به کار برده می شود که با حجم بزرگی از داده ها ، در حد مگا یا ترابایت ، مواجه باشیم . در تمامی منابع داده کاوی بر این مطلب تاکید شده است . هر چه حجم داده ها بیشتر و روابط میان آنها پیچیده تر باشد دسترسی به اطلاعات نهفته در میان داده ها مشکلتر می شود و نقش داده کاوی به عنوان یکی از روشهای کشف دانش ، روشن تر می گردد.

فهرست :

چکیده

مقدمه

پرسشنامه

پروژه داده کاوی

معرفی فیلدهای پرسشنامه

مراحل انجام کار با کلمنتاین

الگوریتم C5.O

خوشه بندی

K-means

Kohonen

قواعد تلازمی

Apriori

شبکه عصبی

Neuralnet

استفاده از پارتیشن

استفاده از C5.O

استفاده از Neuralnet

استفاده از Bayes Net