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
دسته بندی : پاورپوینت
نوع فایل: ppt _ pptx
( قابلیت ویرایش )
قسمتی از محتوی متن پاورپوینت :
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.
دانلود فایل 
پرداخت آنلاین
مروری بر تکنیک ها و فرایند های داده کاوی
41اسلاید
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.
مثال:
یک شرکت با بیش از 100000 مشتری
یک کاتالوگ با هزینه سنگین چاپ و توزیع
لزوم ارسال انتخابی کاتالوگ (نه برای همه)
دسته بندی: با توجه به سوابق ارسال کاتالوگها و پاسخ مشتریان، چه افرادی احتمالا در گروه ”علاقه مند به محصول معرفی شده“ قرار می گیرند؟
دسته بندی : پاورپوینت
نوع فایل: ppt _ pptx
( قابلیت ویرایش )
قسمتی از محتوی متن پاورپوینت :
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.
دانلود فایل پرداخت آنلاین
لینک دانلود و خرید پایین توضیحات
فرمت فایل word و قابل ویرایش و پرینت
تعداد صفحات: 147
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
