دانلود داده کاوی چیست و چرا آنرا به کار می بریم؟ 144 ص

اختصاصی از فایل هلپ دانلود داده کاوی چیست و چرا آنرا به کار می بریم؟ 144 ص دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 139

داده کاوی چیست و چرا آنرا به کار می بریم؟

بسیاری از فروشگاهها پس از گذشت یک ربع قرن از آغاز فعالیت، هنوز مشتری وفادار خود را دارند. این وفاداری تصادفی نیست. اداره کنندگان این فروشگاهها به سلایق و نیازهای مشتریان خویش واقف شده اند و توان مالی خرید آنها را می شناسند. وقتی کسی از آنها راهنمایی بخواهد پاسخ آنها براساس دانش اندوخته شان در مورد ذائقه و بودجه آن مشتری و همچنین دانش شان در باره محصولات خودشان خواهد بود.

افرادی که به این فروشگاه رفت و آمد دارند در مورد کالاهای آن فروشگاه چیزهای زیادی می دانند. هر چند این دانش یکی از دلایل آنها برای ایجاد خرید از آنجاست و به همین دلیل به فروشگاه های دیگر نمی روند ولی داشتن اطلاعات خودمانی و صمیمانه در باره هر شخص آنها را مشتری دائمی آنجا می کند و به یک مغازه مشابه دیگر در آنطرف خیابان و روبروی همین فروشگاه نمی روند و برخوردار بودن این فروشگاه از اطلاعات خودمانی و صمیمانه در باره هر شخص آنها را مشتری دائمی آنجام می کند . یک مغازه مشابه دیگر می تواند در آنطرف خیابان و روبروی همین مغازه باز شود ولی ماهها و حتی سالها طول می کشد تا آنها به این سطح از دانش در باره مشتریانشان دست یابند.

طبیعتاً تجارتهای کوچکی که مدیریت خوبی دارند می توانند به نحوه ایجاد رابطه با مشتریانشان پی ببرند. آنها با گذشت زمان در باره مشتریانشان به چیزهای بیشتر و بیشتری پی خواهند برد و از آن دانش برای خدمت بهتر به مشتریان استفاده خواهند نمود و نتیجه کار، مشتریان وفادار و خرسند و تجارتهای سودآور خواهد بود.

شرکتهای بزرگ با صدها هزار یا میلیونها نفر مشتری از مزیت برقراری روابط شخصی حقیقی با تک تک مشتریانشان بی بهره اند. این موسسات عظیم باید به وسایل دیگری برای برقراری رابطه با مشتریانشان تکیه نمایند. آنها باید یاد بگیرند که از آنچه که به وفور دارند یعنی داده هایی که از طریق تعامل با تک تک مشتریان به دست آمده است نهایت بهره را ببرند. این کتاب در مورد تکنیکهای تحلیلی بحث میکند که برای تبدیل داده های مشتریان به دانش در باره مشتریان استفاده میشود.

مدیریت روابط تحلیلی با مشتریان

شکی نیست که لازم است موسسات بزرگ نیز مانند تجارتهای خدمات مدار و کوچک از منافع برقراری روابط یک به یک با مشتریانشان بهره مند گردند. مدیریت روابط با مشتری موضوع گسترده ای است که در کتابها و کنفرانسهای زیادی در مورد آن بحث شده است. تمرکز این کتاب بر نقشی است که داده کاوی می تواند در بهبود مدیریت روابط با مشتری از طریق افزایش توان موسسات برای برقراری روابط با مشتریانشان ایفا کند.

در تمامی صنایع، شرکتهای آینده نگر به سمت این هدف حرکت می کنند که تمام مشتریان را به صورت فردی درک نمایند و از این شناخت برای تسهیل تجارتی استفاده نمایند که مشتری می خواهد با آنها انجام دهد به جای اینکه با رقبایشان همین تجارت را برقرار نماید. این موسسات یاد می گیرند که ارزش هر مشتری را در نظر بگیرند تا تشخیص دهند که کدام یک از مشتریان ارزش سرمایه گذاری و صرف تلاش مداوم را دارند و دور کدام یک را باید خط کشید. این تغییر نگرش و تمرکز بر مشتریان فردی بجای تمرکز بر بخشهای وسیع بازار نیازمند تغییر در کل شرکت است و مطمئناً به بخشهای بازاریابی، فروش و پشتیبانی مشتریان هم سرایت می نماید.

برای بیشتر شرکتها استقرار یک تجارت حول روابط با مشتریان تغییری بنیادین است. بانکها همواره به حفظ تعادل بین هزینه ای که به سرمایه گذاران در بانک می پردازند و سود حاصل از وامهای پرداختی به وام گیرندگان توجه می کنند. شرکتهای مخابرات بر نوع و چگونگی ارتباطات تلفنی مشتریان توجه دارند. شرکتای بیمه بر تعادل پرداخت خسارات بیمه گذاران و مدیریت سرمایه گذاریهای انجام یافته با پول حال از دریافت حق بیمه ها متمرکز شده اند. داده کاوی کمک می کند تا نهادی محصول مدار به نهادی مشتری مدار تبدیل شود. داده کاوی به تعبیری دقیق تر به مجموعه ای از ابزارها و تکنیکها اطلاق می شود و یکی از چند تکنولوژی لازم برای حمایت از شرکتی مشتری مدار می باشد. از منظری وسیعتر داده کاوی دیدگاهی است که مطابق آن اعمال تجاری باید براساس یادگیری باشند، دیدگاهی که در آن تصمیمات آگاهانه بهتر از تصمیمات بدون آگاهی هستند. داده کاوی ، موثر واقع شود باید سایر نیازمندیهای مدیریت ارتباط با مشتریان نیز برآورده شود. یک شرکت به منظور ایجاد رابطه ای یادگیرنده با مشتریان خود باید قادر باشد:

1. متوجه آنچه مشتریانش انجام می دهند باشد.

2. عملکرد شرکت و مشتریان شرکت در طول دورانهای مختلف را همیشه به یاد داشته باشد.

3. از آنچه به یاد می آورد درس بگیرد.

4. براساس آنجه یاد گرفته عمل کند تا مشتریانش سودآورتر باشند.

اگرچه تمرکز این کتاب بر گزینه سوم یعنی درس گرفتن از آنچه در گذشته رخ داده می باشد ولی باید گفت یادگیری در خلا اتفاق نمی افتد. باید سیستمهای پردازش تعاملات برای پی بردن به تعاملات مشتریان، انبار داده ها برای ذخیره اطلاعات در مورد رفتارهای گذشته مشتریان و یک استراتژی برای رابطه با مشتری وجود داشته باشد تا آن برنامه ها را به مرحله عمل در آورد.

نقش سیستمهای پردازش تعاملات

یک تجارت کوچک با مشتریان خود روابطی را از طریق توجه به نیازهایشان، به یاد داشتن ترجیحاتشان و درس گرفتن از تعاملات گذشته برقرار می کند تا در آینده به آنها بهتر ارائه خدمات نماید. چگونه یک شرکت عظیم می تواند مشابه این کار را انجام دهد. وقتی این امکان هست که اغلب کارمندان آن شرکت هرگز به صورت شخصی با مشتریان رابطه نداشته باشند؟ حتی اگر تعامل با مشتری هم وجود داشته باشد ممکن است این روابط هر بار با فروشنده یا کارمند متفاوتی در مرکز تلفن برقرار شود. پس چگونه شرکت می تواند به این تعاملات توجه کند. آنها را به یاد آورد و از آنها درس بگیرد؟ چه چیزی می تواند جایگزین حس خلاق یک فروشنده شود که مشتریانش را با اسم و از روی چهره و صدا می شناسد و عادتها و ترجیحات آنها را به یاد می آورد؟ پاسخ این است که هیچ چیز نمی تواند جایگزین شود ولی این مسئله بدان معنی نیست که نمی توان سعی و تلاش کرد. از طریق به کارگیری هوشمندانه تکنولوژیهای اطلاعات حتی بزرگترین شرکتها هم می توانند به نتایج شگفت انگیزی برسند. در شرکتهای تجاری عظیم، اولین گام یعنی توجه به آنچه مشتری انجام می دهد از قبل و به صورت خودکار در آمده است. سیستمهای پردازش تعاملات همه جا هستند و ظاهراً داده هایی را در مورد همه چیز جمع آوری می کنند. نتایج ثبت شده توسط دستگاههای اتوماتیک سخن گو، سرورهای وب، اسکنرهای بارکد کالاهای فروش رفته وموارد مشابه ، تولید کننده داده های خام برای داده کاوی هستند.

امروزه همه ما در طول زندگی جریان مداومی از اطلاعات تعاملی را ایجاد می کنیم. وقتی شما گوشی تلفن را بر می دارید تا یک کالا سفارش دهید جزئیات تماس شما در اداره تلفن محلی ثبت می شود و بطور مثال، زمان تماس، شماره تلفن و عنوان شرکتی را که با آن تماس گرفته اید نشان می دهد. در شرکتی که با آن تماس گرفته اید نیز اطلاعات

دانلود تحقیق درس پایگاه داده های پیشرفته 2 با عنوان مقدمه ای بر داده کاوی

اختصاصی از فایل هلپ دانلود تحقیق درس پایگاه داده های پیشرفته 2 با عنوان مقدمه ای بر داده کاوی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود تحقیق درس پایگاه داده های پیشرفته 2 با عنوان مقدمه ای بر داده کاوی

در دو دهه قبل توانایی های فنی بشر در برای تولید و جمع آوری داده‌ها به سرعت افزایش یافته است. عواملی نظیر استفاده گسترده از بارکد برای تولیدات تجاری، به خدمت گرفتن کامپیوتر در کسب و کار، علوم، خدمات دولتی و پیشرفت در وسائل جمع آوری داده، از اسکن کردن متون و تصاویر تا سیستمهای سنجش از دور ماهواره ای، در این تغییرات نقش مهمی دارند [‎1].

بطور کلی استفاده همگانی از وب و اینترنت به عنوان یک سیستم اطلاع رسانی جهانی ما را مواجه با حجم زیادی از داده و اطلاعات می‌کند. این رشد انفجاری در داده‌های ذخیره شده، نیاز مبرم وجود تکنولوژی های جدید و ابزارهای خودکاری را ایجاد کرده که به صورت هوشمند به انسان یاری رسانند تا این حجم زیاد داده را به اطلاعات و دانش تبدیل کند: داده کاوی به عنوان یک راه حل برای این مسائل مطرح می باشد. در یک تعریف غیر رسمی داده کاوی فرآیندی است، خودکار برای استخراج الگوهایی که دانش را بازنمایی می کنند، که این دانش به صورت ضمنی در پایگاه داده های عظیم، انباره داده[1] و دیگر مخازن بزرگ اطلاعات، ذخیره شده است. داده کاوی بطور همزمان از چندین رشته علمی بهره می برد نظیر: تکنولوژی پایگاه داده، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، شبکه های عصبی، آمار، شناسایی الگو، سیستم های مبتنی بر دانش[2]، حصول دانش[3]، بازیابی اطلاعات[4]، محاسبات سرعت بالا[5] و بازنمایی بصری داده[6] . داده کاوی در اواخر دهه 1980 پدیدار گشته، در دهه 1990 گامهای بلندی در این شاخه از علم برداشته شده و انتظار می رود در این قرن به رشد و پیشرفت خود ادامه دهد

و ...
در فرمت ورد
در 31 صفحه
قابل ویرایش

 

پاورپوینت مقدمه ای بر داده کاوی و اکتشاف دانش

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

نوع فایل:  ppt _ pptx ( پاورپوینت )

( قابلیت ویرایش )

---

 قسمتی از اسلاید : 

تعداد اسلاید : 32 صفحه

مقدمه ای بر داده کاوی و اکتشاف دانش 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 مقدمه 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 . مفاهیم پایه در داده کاوی در داده کاوی معمولا به کشف الگوهای مفید از میان داده ها اشاره می شود .
منظور از الگوی مفید ، مدلی در داده ها است که ارتباط میان یک زیر مجموعه از داده ها را توصیف می کند و معتبر ، ساده ، قابل فهم و جدید است .
تعریف داده کاوی داده کاوی عبارت است از فرایند استخراج اطلاعات معتبر ، از پیش ناشناخته ، قابل فهم و قابل اعتماد از پایگاه داده های بزرگ و استفاده از آن در تصمیم گیری در فعالیت های تجاری مهم.
اصطلاح داده کاوی به فرایند نیم خودکار تجزیه و تحلیل پایگاه داده های بزرگ به منظور یافتن الگوهای مفید اطلاق می شود داده کاوی یعنی جستجو در یک پایگاه داده ها برای یافتن الگوهایی میان داده ها تعریف داده کاوی داده کاوی یعنی استخراج دانش کلان ، قابل استناد و جدید از پایگاه داده ها ی بزرگ . داده کاوی یعنی تجزیه و تحلیل مجموعه داده های قابل مشاهده برای یافتن روابط مطمئن بین داده ها .
کاربردهای داده کاوی خرده فروشی : از کاربردهای کلاسیک داده کاوی است که می توان به موارد زیر اشاره کرد : تعیین الگوهای خرید مشتریان تجزیه و تحلیل سبد خرید بازار پیشگویی میزان خرید مشتریان از طریق پست(فروش الکترونیکی) کاربردهای داده کاوی بیمه : تجزیه و تحلیل دعاوی پیشگویی میزان خرید بیمه نامه های جدید توسط مشتریان پزشکی : تعیین نوع رفتار با بیماران و پیشگویی میزان موفقیت اعمال جراحی تعیین میزان موفقیت روشهای درمانی در برخورد با بیماریهای سخت کاربردهای داده کاوی بانکداری : پیش بینی الگوهای کلاهبرداری از طریق کارتهای اعتباری تشخیص مشتریان ثابت تعیین میزان استفاده از کارتهای اعتباری بر اساس گروههای اجتماعی مراحل فرایند کشف دانش از پایگاه داده ها انبارش داده ها انتخاب داده ها تبدیل داده ها کاوش در داده ها تفسیر نتیجه انبارش داده ها هدف از فرایند انبارش داده ها

  متن بالا فقط قسمتی از محتوی متن پاورپوینت میباشد،شما بعد از پرداخت آنلاین ، فایل را فورا دانلود نمایید 

---

  لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود پاورپوینت:  ................... توجه فرمایید !

• در این مطلب، متن اسلاید های اولیه قرار داده شده است.
• به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در پاورپوینت وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید
• پس از پرداخت هزینه ،ارسال آنی پاورپوینت خرید شده ، به ادرس ایمیل شما و لینک دانلود فایل برای شما نمایش داده خواهد شد
• در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون بالا ،دلیل آن کپی کردن این مطالب از داخل اسلاید ها میباشد ودر فایل اصلی این پاورپوینت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
• در صورتی که اسلاید ها داری جدول و یا عکس باشند در متون پاورپوینت قرار نخواهند گرفت.
  
• هدف فروشگاه جهت کمک به سیستم آموزشی برای دانشجویان و دانش آموزان میباشد .
  

---

 « پرداخت آنلاین »

تحقیق درمورد کاربردهای داده کاوی در کتابخانه ها و موسسات دانشگاهی

اختصاصی از فایل هلپ تحقیق درمورد کاربردهای داده کاوی در کتابخانه ها و موسسات دانشگاهی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 22

کاربردهای داده کاوی در کتابخانه ها و موسسات دانشگاهی*

 دانشجویان دکتری سیستمهای اطلاعاتی- ملبورن استرالیا

چکیده:  کتابخانه ها و موسسات آموزشی با مشکل مدیریت کارآمد بار سنگین داده ها که دائما نیز در حال افزایش است روبرو می باشند. نرم افزارهای کامپیوتری بکار گرفته شده برای این منظور، غالبا فقط برای  پرس و جوهای معمولی و پشتیبانی از مسائل مدیریتی و برنامه ریزی کوتاه مدت اداری جوابگو هستند. در حالیکه در عمق درون این حجم داده ها، الگوها و روابط بسیار جالبی میان پارامترهای مختلف بصورت پنهان باقی میماند. داده کاوی یکی از پیشرفتهای اخیر در حوزه کامپیوتر برای اکتشاف عمیق داده هاست. داده کاوی از اطلاعات پنهانی که برای برنامه ریزیهای استراتژیک و طولانی مدت میتواند حیاتی باشد پرده برداری میکند. تبیین مشخصه های اساسی فراینده داده کاوی و کشف کاربردهای ممکن آن در کتابداری و موسسات دانشگاهی اهداف اصلی این مقاله را شکل میدهند. مقدمهدر دنیای بشدت رقابتی امروز، اطلاعات بعنوان یکی از فاکتورهای تولیدی مهم پدیدار شده است. در نتیجه تلاش برای استخراج اطلاعات از داده ها توجه بسیاری از افراد دخیل در صنعت اطلاعات و حوزه های وابسته را به خود جلب نموده است.حجم بالای داده های دائما در حال رشد در همه حوزه ها و نیز تنوع آنها به شکل داده متنی، اعداد، گرافیکها، نقشه ها، عکسها،  تصاویر ماهواره ای و عکسهای گرفته شده با اشعه ایکس نمایانگر پیچیدگی کار تبدیل داده ها به اطلاعات است. علاوه بر این، تفاوت وسیع در فرآیندهای تولید داده مثل روش آنالوگ مبتنی بر کاغذ و روش دیجیتالی مبتنی بر کامپیوتر، مزید بر علت شده است. استراتژیها و فنون متعددی برای گردآوری، ذخیره، سازماندهی و مدیریت کارآمد داده های موجود و رسیدن به نتایج معنی دار بکار گرفته شده اند. بعلاوه، عملکرد مناسب ابرداده[1] که داده ای درباره داده است در عمل عالی بنظر میرسد. پیشرفتهای حاصله در علم اطلاع رسانی و تکنولوژی اطلاعات، فنون و ابزارهای جدیدی برای غلبه بر رشد مستمر و تنوع بانکهای اطلاعاتی تامین می کنند. این پیشرفتها هم در بعد سخت افزاری و هم نرم افزاری حاصل شده اند. ریزپردازنده های سریع، ابزارهای ذخیره داده های انبوه پیوسته و غیر پیوسته، اسکنرها، چاپگرها و دیگر ابزارهای جانبی نمایانگر پیشرفتهای حوزه سخت افزار هستند. پیشرفتهای حاصل در نظامهای مدیریت بانک اطلاعات در طی چهار دهه گذشته نمایانگر تلاشهای بخش نرم افزاری است. این تلاشها در بخش نرم افزار را میتوان بعنوان یک حرکت پیشرونده از ایجاد یک بانک اطلاعات ساده تا شبکه ها و بانکهای اطلاعاتی رابطه ای و سلسله مراتبی برای پاسخگویی به نیاز روزافزون سازماندهی و بازیابی اطلاعات ملاحظه نمود. بدین منظور در هر دوره، نظامهای مدیریت بانک اطلاعاتی[2] مناسب سازگار با نرم افزار سیستم عامل و سخت افزار رایج گسترش یافته اند. در این رابطه میتوان از محصولاتی مانند، Dbase-IV, Unify, Sybase, Oracle  و غیره نام برد. داده کاوی یکی از پیشرفتهای اخیر در راستای فن آوریهای مدیریت داده هاست. داده کاوی مجموعه ای از فنون است که به شخص امکان میدهد تا ورای داده پردازی معمولی حرکت کند و به استخراج اطلاعاتی که در انبوه داده ها مخفی و یا پنهان است کمک می کند. انگیزه برای گسترش داده کاوی بطور عمده از دنیای تجارت در دهه 1990 پدید آمد. مثلا داده کاوی در حوزه بازاریابی، بدلیل پیوستگی غیرقابل انتظاری که بین پروفایل یک مشتری و الگوی خرید او ایجاد میکند اهمیتی خاص دارد. (Barry and Linoff, 1997)   تحلیل رکوردهای حجیم نگهداری سخت افزارهای صنعتی، داده های هواشناسی و دیدن کانالهای تلوزیونی از دیگر کاربردهای آن است. در حوزه مدیریت کتابخانه کاربرد داده کاوی بعنوان فرایند ماخذ کاوی[3] نامگذاری شده است. این مقاله به کاربردهای داده کاوی در مدیریت کتابخانه ها و موسسات آموزشی می پردازد. در ابتدا به چند سیستم سازماندهی داده ها که ارتباط نزدیکی به داده کاوی دارند می پردازد؛ سپس عناصر داده ای توصیف میشوند و درپایان چگونگی بکارگیری داده کاوی در کتابخانه ها و موسسات آموزشی مورد بحث قرار گرفته و مسائل عملی مرتبط در نظر گرفته می شوند. پیشرفت در تکنولوژیهای داده پردازیسازمانهای بزرگ و چند- مکانه مثل بانکها، دفاتر هواپیمایی و فروشگاههای زنجیره ای با حجم زیادی از داده ها که ناشی از عملکرد روزانه آنهاست روبرو هستند. بطور سنتی چنین داده هایی به دو دسته تقسیم شده اند: 1. رکوردهای اصلی [4] 2.  رکوردهای عملیاتی[5]     فرض بر این است که رکوردهای اصلی حاوی اطلاعات پایه هستند که معمولا چندان تغییر نمی کنند در حالیکه رکوردهای عملیاتی با توجه به طبیعت عملیات تجاری حتی بطور ساعتی تغییر خواهند کرد.   سیستمهای مدیریت پایگاه داده[6] مناسب برای پیوند دادن این دو مجموعه اطلاعاتی  و تهیه گزارشهای استاندارد جهت کنترل فعالیتها گسترش یافتند.  سیستم اطلاعات مدیریت رایج برای پشتیبانی عملیات و سرویس دهی به چند کاربر در سطوح مختلف سازمان مبتنی بر این نظریه است.بمنظور کمک به تصمیم گیری راهبردی، نظریه تاسیس بانک اطلاعات رکوردهای اصلی به نظریه سازماندهی دیتا مارت[7] و انبار داده ها[8] تغییر یافت.  استخراج اطلاعات از رکوردهای عملیاتی یا پایگاههای اطلاعات عملیاتی و سازماندهی آن برای تحلیل استاندارد یا زمانی فلسفه اولیه و اصولی چنین پیشرفتهایی است. گرچه، دیتا مارت و انبار داده ها از نظر هدف و

تحقیق درمورد داده کاوی

اختصاصی از فایل هلپ تحقیق درمورد داده کاوی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 46

Data mining

چکیده :

داده کاوی عبارت است از فرآیند خودکار کشف دانش و اطلاعات از پایگاه های داد ه ای.

این فرآیند تکنیک ها یی از هوش مصنوعی را بر روی مقادیر زیادی داده اعمال می کند تا روندها , الگوها و روابط مخفی را کشف کند. ابزار های داده کاوی برای کشف دانش یا اطلاعات از داده ها به کاربراتکا نمی کنند، بلکه فرآیند پیشگویی واقعیت ها را خود کار می سازند. این تکنولوژی نوظهور، اخیرًا به طورفزایند های در تحلیل ها مورد استفاده قرار می گیرد.

کلمات کلیدی :

Data mining, Predictive data mining, Exploration data analysis,

Data warehousing, Olap, neural network, Deployment , machine

Learning, Meta-learning, Bagging , Boosting , clustering , Eda

Drill-down analysis, Stacket generalization , classification

مقدمه :

امروزه با حجم عظیمی از داده ها روبرو هستیم. برای استفاده از آنها به ابزارهای کشف دانش نیاز داریم. داده کاوی به عنوان یک توانایی پیشرفته در تحلیل داده و کشف دانش مورد استفاده قرار می گیرد. داده کاوی در علوم (ستاره شناسی،...)‌در تجارت (تبلیغات، مدیریت ارتباط با مشتری،...) در وب (موتورهای جستجو،...) در مسایل دولتی (فعالیتهای ضد تروریستی،...) کاربرد دارد. عبارت داده کاوی شباهت به استخراج زغال سنگ و طلا دارد. داده کاوی نیز اطلاعات را که در انبارهای داده مدفون شده است، استخراج می کند.

در واقع هـــــدف از داده کاوی ایجاد مدل هایی برای تصمیم گیری است. این مدلها رفتارهای آینده را براساس تحلیلهای گذشته پیش بینی می کنند. به کاربردن داده کاوی به عنوان اهرمی برای آماده سازی داده ها و تکمیل قابلیتهای انباره داده ، بهترین موقعیت را برای به دست آوردن برتریهای رقابتی ایجاد می کند.

داده کاوی (Data mining) :

داده کاوی (Data mining) یک فرایند تحلیلی است که جهت کاوش داده ها (معمولاً حجم بالای داده ها و یا داده های تجاری و مربوط به بازار) و جستجوی الگوهای پایدار یا روابط سیستماتیک مابین متغیرها بکار میرود وسپس با اعمال الکو های شناسایی شده به زیر مجمو عه های جدید صحت داده های بدست آمده بررسی میگردد. هدف نهایی داده کاوی پیشگویی است.

سازما نها معمو ً لا روزانه مقدار زیادی داده را در انجام عملیات تجاری خود تولید و جمع آوری می کنند.

امروزه برای این پایگاه های داده شرکتی عجیب نیست که مقدار داده های آن در حد ترابایت باشد. با این حال علی رغم ثروت اطلاعاتی عظیم ذخیره شده حدس زده می شود که فقط ٪ ٧کل داد ه هایی که جمع آوری می شود مورد استفاده قرار می گیرد. بدین ترتیب مقدار قابل توجهی داده که بدون شک حاوی اطلاعات ارزشمند سازمانی است تا حد زیادی دست نخورده باقی می ماند. در محیط تجاری عصر اطلاعات، که هر روز رقابتی تر می شود می توان با استخراج اطلاعات از داد ه های استفاده نشده به تصمیم گیری های استراتژیک دست یافت. در طول تاریخ تحلیل داده ها از طریق رگرسیون و دیگر تکنیک های آماری انجام شده است. برای استفاده از این تکنیکها ، لازم است که تحلیل گر مدلی خلق کند و فرآیند گر دآوری دانش را سازمان دهد.

اما امروزه این روش ها به تنهایی کافی نیستند و باید از روش ها ی خود کار استفاده کرد.

داده کاوی عبارت است از فرآیند خودکار کشف دانش و اطلاعات از پایگاه های داد ه ای.

این فرآیند تکنیک ها یی از هوش مصنوعی را بر روی مقادیر زیادی داده اعمال می کند تا روندها ، الگوها و روابط مخفی را کشف کند. ابزار های داده کاوی برای کشف دانش یا اطلاعات از داده ها به کاربر اتکا نمی کنند، بلکه فرآیند پیشگویی واقعیت ها را خود کار می سازند. این تکنولوژی نوظهور، اخیرًا به طور

فرایند های در تحلیل ها مورد استفاده قرار می گیرد