ایتون یکی از محبوب ترین ابزارها در د

پایتون یکی از محبوب ترین ابزارها در داده کاوی، متن کاوی، نظرکاوی، تمامی علوم مرتبط با علم داده است. در این سری پروژه ها، مسائل مرتبط با علم داده به وسیله زبان برنامه نویسی پایتون پیاده سازی شده است.

امروزه در دانش پزشکی شاهد جمع آوری داده های  فراوان در مورد بیماری های مختلف  هستیم . تحقیق  روی  این داده ها و بدست آوردن نتایج و الگو های مفید در رابطه با بیماری ها یکی از اهداف استفاده از این داده ها است.  در این پروژه برای بدست آوردن روابط مفید بین عوامل خطر زا در  بیماری قلبی استفاده  کرده ایم.  این بیماری با توجه  به شیوه و سهمی که در مرگ و میر انسانها دارد از اهمیت  بالایی برخوردار است. با اعمال  داده کاوی  روی این داده های مربوط به  300 بیمار مهم ترین  متغیرها در ارتباط با Thal ، Cp  Thalach، Exang و Ca می باشد . در این پروژه از این دیتاست برای انجام پروژه داده کاوی بهره جست شده است.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
دیتاست این پروژه در لینک قابل مشاهده است.

در این پروژه خط به خط برنامه توضیح داده شده است و برای کسانی که به دنبال انجام پروژه های مشابه نیز هستند مفید است.

بعد از خرید این پروژه پایتون موارد زیر برای شما ایمیل می شود:

1- کد پایتون برنامه با توضیحات خط به خط

2- مجموعه داده تحقیق

3- یک فایل ورد شامل گزارش پروژه

در این پروژه یک الگوریتم کلاسیک یادگیری ماشین برای مدل سازی و استخراج دانش مورد استفاده قرار گرفته است. هدف از این پروژه استخراج دانش خام است. برای فهم بهتر این حوزه مطالعاتی به وب سایت آکادمی داده مراجعه بفرمایید. اگر پروژه ای برای پیاده سازی در پایتون دارید با ما تماس بگیرید.

داده کاوی با پایتون
خانه دسته بندی نشده داده کاوی با پایتون

داده کاوی با پایتون : دیتاماینینگ با پایتون
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
داده‌کاوی فرایند کشف اطلاعات پیش‌بینی شده از تجزیه و تحلیل پایگاه داده‌های بزرگ می باشد. هدف مورد نظر از داده‌کاوی ،ایجاد یک مدل از یک مجموعه داده‌ است به طوری که بتوان بینش خود را به مجموعه داده‌های مشابه تعمیم داد.
داده کاوی با پایتون

نرم‌افزار برنامه‌نویسی پایتون یکی از نرم‌افزارهای کارآمد در داده‌کاوی می‌باشد. پایتون به دلیل سادگی و همه منظوره بودن و ایجاد برنامه‌های کاربردی و تحلیل داده مورد توجه همگان قرار گرفته‌ است. همچنین داشتن کتابخانه‌های متعدد و دسترسی آسان به آن موجب گرایش بسیاری از برنامه نویسان به زبان پایتون شده‌است. به همین دلیل به توضیح نکاتی از تکنیک‌های داده‌کاوی با پایتون می‌پردازیم.

 
کتابخانه‌های لازم برای داده کاوی با پایتون

برای انجام داده کاوی با پایتون باید کتابخانه‌های لازم را بدانیم تا با بهره‌گیری از آنها کدها را اجرا کنیم. در ادامه دسته‌ای از کتابخانه‌های مهم را نام می‌بریم.

    Numpy: ماژولی توسعه یافته و متن باز است که عملکردهای از پیش تعیین شده‌ای از روتین‌های عددی در اختیار ما قرار می‌دهد.
    Scipy: این امکان را به ما می‌دهد که در ارایه‌های n بعدی دست ببریم.
    Matplotlib: برای ما تصویر سازی و ترسیم و ویژوالیزیشن را ممکن می‌کند.
    Matplotlib: بیشتر برای الگوریتم‌های معروف یادگیری ماشین است.
    Pandas: دارای ساختارهای اطلاعاتی سطح بالا و ابزارهای طراحی برای عملیات ساده و سریه آنالیزی است.

دیگر کتابخانه های مورد نیاز: Theono ,NLTK ,statsmodels ,gensim, …

 

فراخوانی کتابخانه در پایتون
برای استفاده از کتابخانه‌ها پیش از شروع کدنویسی باید آنها را فراخواند:

 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.stats as stats
import seaborn as sns
1
2
3
4
5
    09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.stats as stats
import seaborn as sns

 
آماده‌سازی داده‌ با پایتون

اولین قدم در داده کاوی آماده‌سازی داده ها می باشد که روش‌های مختلفی با استفاده از کتابخانه‌های متفاوت (بسته به نوع داده‌ها و نتیجه مورد نیاز) دارد. آماده‌سازی داده برای الگوریتم‌های معروف یادگیری ماشین(machine learning) که یکی از ابزارهای داده کاوی در پایتون محسوب می‌شود نیز کاربرد دارد:

    تحلیل داده‌ها
    مدیریت داده‌های ناکامل
    نرمال ساختن داده‌ها
    دسته‌بندی داده‌ها

یکی از روش‌های معرفی داده به برنامه در پایتون از طریق دستور زیر است (مثال: دیتاست IRIS را در نظر میگیریم که شامل داده‌های مرتبط با ۵۰ نمونه از ۳ مدل گل می‌باشد. داده‌های دریافتی شامل ۵ ردیف می‌باشند ۴ ردیف اول مقادیر و ردیف آخر کلاس نمونه ما می‌باشد):

با استفاده از کد زیر میتوانیم دیتاست IRIS را در پایتون لود کرده و آماده سازی کنیم:
import urllib2
url = 'http://aima.cs.berkeley.edu/data/iris.csv'
u = urllib2.urlopen(url)
localFile = open('iris.csv', 'w')
localFile.write(u.read())
numpy
import genfromtxt, zeros
# read the first 4 columns
data = genfromtxt('iris.csv',delimiter=',',usecols=(0,1,2,3))
# read the fifth column
target = genfromtxt('iris.csv',delimiter=',',usecols=(4),dtype=str)
print set(target) # build a collection of unique elements
set(['setosa', 'versicolor', 'virginica'])
1
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
   
import urllib2
url = 'http://aima.cs.berkeley.edu/data/iris.csv'
u = urllib2.urlopen(url)
localFile = open('iris.csv', 'w')
localFile.write(u.read())
numpy
import genfromtxt, zeros
# read the first 4 columns
data = genfromtxt('iris.csv',delimiter=',',usecols=(0,1,2,3))
# read the fifth column
target = genfromtxt('iris.csv',delimiter=',',usecols=(4),dtype=str)
print set(target) # build a collection of unique elements
set(['setosa', 'versicolor', 'virginica'])
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
 09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

با استفاده از کدهای فوق ما دیتاست iris را دانلود میکنیم و در یک فایل بنام iris.csv ذخیره میکنیم و سپس فایل iris.csv را با استفاده از کتابخانه genformtxt لود میکنیم

 
تصویر سازی داده ها در پایتون

فهمیدن این که داده‌ها چه اطلاعاتی به ما می‌دهند و چگونگی ساختار آن‌ها یک مأموریت مهم در داده‌کاوی می‌باشد. تصویر سازی به ما کمک می‌کند تا به صورت گرافیکی این اطلاعات را بدست آوریم. استفاده از دستورهای نمودار کشیدن به ما کمک می‌کند تا مقدارهای دو داده مختلف را به صورت گرافیکی با هم مقایسه کنیم.

مثال:دستور زیر دیتای Iris را برای ما نمایش میدهد (البته ما تنها دو ستون اول را نمایش میدهیم)
import plot, show
plot(data[target== 'setosa',0],data[target =='setosa',2],'bo')
plot(data[target== 'versicolor',0],data[target =='versicolor',2],'ro')
plot(data[target== 'virginica',0],data[target =='virginica',2],'go')
show()
1
2
3
4
5
   
import plot, show
plot(data[target== 'setosa',0],data[target =='setosa',2],'bo')
plot(data[target== 'versicolor',0],data[target =='versicolor',2],'ro')
plot(data[target== 'virginica',0],data[target =='virginica',2],'go')
show()

 

نتیجه دستورات فوق نموداری به شکل زیر می باشد:
نمایش دیتای Iris در پایتون

نمایش دیتای Iris در پایتون

گراف حاصل شامل ۱۵۰ نقطه و ۳ رنگ که نشانگر کلاس‌ها هستند است.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
 

با استفاده از کتابخانه plot و show در پایتون میتوانیم نمودارهای گرافیگی خود را همانند تصویر فوق ترسیم کنیم.

 

بعد از آماده سازی داده ها ، در داده کاوی معمولا ما به دنبال یکی از اهداف زیر می باشیم:

    خوشه بندی داده ها
    طبقه بندی داده ها
    رگرسیون روی داده ها
    و ….

در ادامه مختصری در خصوص موارد فوق توضیح میدهیم تا با مفاهیم فوق کمی آشنا شوید:
طبقه‌بندی(classification) یا دسته بندی:

هدف از طبقه بندی داده ها این است که با استفاده از داده های موجود یک مدل را بسازیم که بتوانیم با این مدل کلاس داده های آینده را پیش بینی کنیم یا بعبارت دیگر ابتدا داده‌ها را رده‌بندی می‌کند برای اینکه مدلی ساخته شود که بتوان از آن برای پیش بینی رده آنهایی که مشخص نیستند استفاده کرد.

بعنوان مثال طبقه‌بندی ایمیل بعنوان اسپم یا قانونی

 
خوشه‌بندی(clustering)

خوشه بندی یک فرایند اتوماتیک است که داده‌ها را به مجموعه و دسته‌هایی که اعضای آنها مشابه‌ هم می باشند تقسیم می‌کند.  در هر دسته اعضا با هم مشابه‌اند و با دسته‌های دیگر نامشابه می باشند.

در کنار خوشه‌بندی مفهوم دسته‌بندی وجود دارد. هدف خوشه‌بندی پیدا کردن دسته شمارا و متناهی از خوشه‌هاست برای توصیف داده هاست اما دسته‌بندی هدف ایجاد یک مدل پیشگویی کننده را دارد که هم توانایی دسته‌بندی داده‌های ورودی را داشته باشد و هم بتوان از آن برای پیش گویی اینکه داده تازه‌وارد شده متعلق به کدام دسته است استفاده کرد.
رگرسیون(Regression)

این الگوریتم به بررسی روابط میان داده‌ها و مدل سازی آنها می‌پردازد. هدف این تکنیک پیش بینی مقدار یک متغیر پیوسته بر اساس مقادیر دیگر متغیرهاست. شامل دونوع است:
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
    رگرسیون خطی
    رگرسیون غیر خطی

کد های زیر یک مثال برای رگرسیون خطی در پایتون می باشد:
from numpy.random import rand
x = rand(40,1) # explanatory variable
y = x*x*x+rand(40,1)/5 # depentend variable
from sklearn.linear_model import LinearRegression
linreg = LinearRegression()
linreg.fit(x,y)
1
2
3
4
5
6
   
from numpy.random import rand
x = rand(40,1) # explanatory variable
y = x*x*x+rand(40,1)/5 # depentend variable
from sklearn.linear_model import LinearRegression
linreg = LinearRegression()
linreg.fit(x,y)

 

جهت رسم نمودار نیز کد زیر مورد استفاده است:
from numpy import linspace, matrix
xx = linspace(0,1,40)
plot(x,y,'o',xx,linreg.predict(matrix(xx).T),'--r')
show()
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
[/php]
1
2
3
4
5
6
   
from numpy import linspace, matrix
xx = linspace(0,1,40)
plot(x,y,'o',xx,linreg.predict(matrix(xx).T),'--r')
show()
 
[/php]

نتیجه کد بدین صورت است:

انجام پروژه پایتون

داده کاوی در واقع کشف اطلاعات با استفاده از الگوریتم‌ها و تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ می‌باشد. از داده کاوی استفاده‌های متعدد می‌شود برای مثال در صنعت بیمه، صنعت بانکداری، در بازاریابی و فروش کاربردهایی است که می‌توان از داده کاوی نام برد. نرم افزار برنامه نویسی پایتون یکی از نرم افزارهایی است که در امر انجام پروژه داده کاوی استفاده شایانی از آن می‌شود ، زیرا که پایتون ساده و همه منظوره می‌باشد و همچنین دارای کتابخانه‌های متعدد با دسترسی آسان از جنبه‌های بسیار مفید این نرم افزار برنامه نویسی می‌باشد . در این مقاله برخی از تکنیکهای انجام پروژه داده کاوی با پایتون را توضیح خواهیم داد.

 09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

برای انجام پروژه داده کاوی با پایتون تماس بگیرید

 آماده سازی داده‌ها

 نخستین قدم در داده کاوی غالبا آماده سازی داده‌هاست . که روشهای متفاوتی دارد و این تفاوت به نوع داده‌ها و نتیجه‌ای که مشخصا به دنبال آن هستیم بستگی دارد ، یکی از ابزارهای داده کاوی در پایتون یادگیری ماشین می‌باشد آماده سازی داده نیز در یادگیری ماشین کاربرد دارد .

 آماده سازی داده‌ها شامل ۴ مرحله می‌باشد:
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
     تحلیل داده‌ها
     مدیریت داده‌های ناکامل
     نرمال ساختن داده‌ها
     دسته بندی داده‌ها به انواع آنهاانجام پروژه داده کاوی با پایتون python

 تصویر سازی

 داده‌هایی که ما به دست آورده‌ایم یا داده هایی را که در بانک‌های اطلاعاتی خود داریم و می خواهیم از  داده کاوی در این داده ها استفاده کنیم ، در واقع هدف ما به دست آوردن اطلاعات مفید از آن می‌باشد و این اطلاعات اگر به صورت گرافیکی باشد برای مثال فرض کنید بخواهیم ، مقدارهای دو داده مختلف را به صورت گرافیکی با هم مقایسه کنیم برای به دست آوردن چنین حالت‌های گرافیکی نرم افزار برنامه نویسی پایتون دارای کدهایی است که به راحتی می‌تواند این اطلاعات را به دست دهد.
خوشه بندی

خوشه بندی فرآیندی است اتوماتیک که داده‌ها را به مجموعه‌ها و دسته‌هایی که دارای اعضای مشابهی هستند تقسیم می‌کند و شباهت آنها بسته به کاربرد و نتیجه و نوع تحلیل متفاوت است در این فرآیند هدف پیدا کردن مجموعه مشابه از موارد در بین داده‌های ورودی است .تعداد خوشه‌ها و اینکه کدام یک از این خوشه‌ها دارای مطلوبیت بیشتری است بسته به الگوریتمی که استفاده می‌کنیم و یا داده‌هایی که به سیستم می‌دهیم متفاوت خواهد بود.
انجمن یا همبستگی

 در این قوانین ما به دنبال مواردی معناداری هستیم که با یکدیگر هم بستگی دارد . برای مثال ما می‌توانیم تراکنشهای خریدهای مشتری‌ها را بررسی کنیم تا ترکیبی از کالاهایی که معمولاً با همدیگر به فروش می‌روند را به دست بیاوریم ، این مورد به موارد دیگری نیز بسط پیدا می کند ، برای مثال اگر دسته‌ای از موارد در یک تراکنش باشد مورد یا مواردی در تراکنش یکسان می‌تواند کنار آنها قرار داشته باشد  را پیدا میکند . تابعی که این قانون‌ها را از داده‌ها به دست می‌آورد را تابع انجام می گویند .

اگر ساده‌تر بگوییم که برای مثال مشتری رنگی خریداری می‌کند احتمال ۲۰ درصد وجود دارد که این مشتری قلمو نیز خریداری کند و یا احتمال ۴۰ درصدی وجود دارد که تینر فوری را نیز خریداری کند . بهترین میزان سنجش همبستگی ضریب همبستگی پیرسون می‌باشد.انجام پروژه داده کاوی با پایتون
 ترتیب یا وابستگی
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
 این قانون در واقع توالی اتفاق‌ها ها را مورد بررسی قرار می دهد  که در واقع هر موردی چه موردی یا مواردی را در پی دارد.
 طبقه بندی

 این قاعده در واقع شاید به نسبت قاعده‌های دیگر قابل درک بیشتری باشد در این قاعده ابتدا داده‌ها را رده بندی کنیم تا مدلی را بسازیم و از این مدل برای پیش بینی رده آن‌هایی که مشخص نیست می‌توانیم استفاده کنیم ،‌ هم برای مثال اعتبار یک فرد یا اسپم بودن ایمیل‌ها و غیره
رگرسیون

 روابطی را که میان داده‌ها و مدل سازی است را بررسی می‌کند. پیش بینی مقدار یک متغیر پیوسته بر اساس مقادیر دیگر متغیرهاست. دو نوع رگرسیون وجود دارد رگرسیون خطی و رگرسیون غیر خطی
 کتابخانه‌های لازم داده کاوی با پایتون

 برای انجام پروژه‌ داده کاوی با پایتون باید شناخت خوبی از کتابخانه‌های لازم داشته باشیم تا بتوانیم با بهره‌گیری از آنها ، کدها را اجرا کنیم. در ادامه دسته‌ای از کتابخانه‌های مهم را نام می‌بریم :

Matplotlib: بیشتر برای الگوریتم‌های معروف یادگیری ماشین است.

Scipy: این امکان را به ما می‌دهد که در ارایه‌های n بعدی دست ببریم.

Pandas: دارای ساختارهای اطلاعاتی سطح بالا و ابزارهای طراحی برای عملیات ساده و سریه آنالیزی است.

Matplotlib: برای ما تصویر سازی و ترسیم و ویژوالیزیشن را ممکن می‌کند.

Numpy: ماژولی توسعه یافته و متن باز است که عملکردهای از پیش تعیین شده‌ای از روتین‌های عددی در اختیار ما قرار می‌دهد.

 انجام پروژه پایتون
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
پایتون (Python) از جمله زبان‌های برنامه‌نویسی قدرتمندی است که در زمینه علم داده‌ها، یادگیری ماشینی، خودکارسازی سامانه‌ها، توسعه وب، واسط‌های برنامه‌نویسی و... به کار گرفته می‌شود. این زبان برنامه‌نویسی در سال 1991 به دنیای برنامه‌نویسی وارد شد. از همان ابتدا، پایتون به‌منظور پر کردن شکاف‌های موجود در دنیای برنامه‌نویسی و ارائه راه حلی برای نوشتن کدهایی که فرآیند انجام یکسری از کارهای تکراری را به ‌طور خودکار اجرا کنند یا ساخت یک نمونه اولیه از برنامه‌های کاربردی که در یک یا چند زبان دیگر پیاده‌سازی شوند، مورد استفاده قرار گرفت. پایتون اخیرا به یکی از ابزارهای تراز اول در زمینه توسعه برنامه‌های کاربردی، مدیریت زیرساخت‌ها و تحلیل داده‌ها تبدیل شده است. امروزه پایتون در زمینه توسعه برنامه‌های کاربردی تحت وب و مدیریت سیستم‌ها و تجزیه و تحلیل بزرگ داده‌ها که رشد انفجاری به خود گرفته‌اند و همچنین هوش مصنوعی به یکی از بازیگران اصلی دنیای فناوری تبدیل شده است. پایتون این موفقیت چشم‌گیر و کاربرد گسترده را مدیون یکسری ویژگی‌های ارزشمندی است که هم در اختیار توسعه‌دهندگان حرفه‌ای و هم در اختیار توسعه‌دهندگان تازه‌کار قرار داده است. مهم ترین دلایلی که باعث محبوب شدن زبان برنامه نویسی پایتون شده است سادگی آن هست. از طرفی نحو و دستورات این زبان به زبان انسان خیلی نزدیک است. یکی دیگر از ویژگی های مهم پایتون چند پلتفرم بودن آن هست. شما میتونید برنامه رو بدون تغییر یا با تغییرات جزئی در سیستم عامل های مختلفی اجرا بگیرید. پایتون برای برنامه نویسان حرفه ای، عرصه جدیدی به سوی تسریع در زمان و توسعه پذیری در تعامل با کامپیوتر را به ارمغان می آورد. همچنین برای آن دسته از کاربرانی که برای اولین بار زبان برنامه نویسی را می آموزند، زبانی است ساده و گویا که قدرت تفکر منطقی را به ایشان می آموزد و به دلیل دارا بودن کتابخانه ای گسترده(. کتابخانه هایی برای ایجاد اسناد، رابط کاربری، هوش مصنوعی، برنامه نویسی وب، بازی سازی و...)، قدرت فراگیری و بهره وری از آن را بالا می برد. برنامه های نوشته شده با پایتون بر روی سیستم عامل های ویندوز، مکینتاش، یونیکس، لینوکس، سولاریس و … قابل اجرا هست که این ویژگی قدرت زیادی را به برنامه نویسان به زبان پایتون داده است. پایتون از برنامه نویسی شئ گرا به خوبی پشتیبانی میکند. از دیگر ویژگی های پایتون قابلیت درون سازی کد هست. این ویژگی به این معنی هست که میتونید قسمتی از برنامه رو با زبان دیگری بنویسید و اون رو در میان کدهای پایتون قرار بدید. پایتون دارای کتابخانه‌ گسترده ای هست.
سفارش پروژه پایتون
انجام پروژه برنامه نویسی پایتون Pyhton

در انجام پروژه های برنامه نویسی با پایتون خود مشکل دارید و به دنبال یک جای مطمئن برای پروژه های پایتون خود می باشید؟ پروژه مارکت با برخورداری از تیمی متخصص و ممتاز آمادگی دارد تا انجام پروژه پایتون در رشته های مختلف و بخش های مختلف برنامه نویسی به زبان پایتون را بر عهده گیرد. پروژه مارکت این اطمینان را به شما می دهد که برنامه های نوشته شده توسط کارشناسان ما دارای کیفیت عالی بوده و جهت ارائه مشکلی نخواهند داشت.
انجام پروژه پردازش تصویر پایتون
انجام پروژه یادگیری ماشین با پایتون
انجام پروژه داده کاوی با پایتون
انجام پروژه پایتون
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
    داده کاوی Data mining
    یادگیری ماشین Machine Learning
    طراحی وب
    برنامه نویسی اندروید
    کاربردهای عددی و مهندسی
    طراحی GUI رابط کاربری
    انجام پروژه پردازش تصویر با پایتون
    انجام پروژه شبکه عصبی با پایتون

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

انجام پروژه پایتون Python

انجام پروژه های پایتون در کمترین زمان با بهترین قیمت

انجام پروژه های پایتون مرتبط با فیلدهای زیر پذیرفته می شود
یادگیری ماشین : یادگیری با ناظر- بدون ناظر -خوشه بندی – دسته بندی
داده کاوی : پیش بینی در دیتا ، کشف تقلب و…
شناسایی الگو
پردازش تصویر

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

 اگر در این عنوان عمیق بشید میبینید که یک روش خیلی قوی و پر کاربرده و چون ریاضیاتی هست بچه های کامپیوتر زیاد سمتش نمیان. چون اکثر دوستانی که میان و مراجعه میکنن به من دنبال پروپوزال و موضوع جدید هستن من سعی میکنم تو این نوشته ها اونها رو با حوزه های جالب و
مشاهده متن کامل
پیش بینی قیمت ها(سهام و دلار و طلا)
بعد از انجام پروژه ام که با رابط استرالیایی یک کار مشترک انجام دادیم، مجبور شدم مطالعاتم رو به سمت پیش بینی بورس ببرم. بعد از اینکه کار رو تحویل دادم حس کردم نگاهم به پیش بینی تغییر کرده. متاسفانه بعد از اینکه من این مطالب رو می نویسم سریع کپی میشن و به اسم
مشاهده متن کامل
تعاریف دیگری از ریکال و دقت و خطای مطلق میانگین
امروز داشتم خرید یکی از مشتریان از سایت ترجمه یار که توسط تیم ما تولید شده رو می دیدم که متوجه شدم به محتوای این سایت خیلی مرتبط هست. عنوان مقاله استفاده از تکنیک های داده ­کاوی برای فرایند استفاده ­ی مجدد از نرم­افزار هست که از این آدرس قابل دریافت هست. برای محاسبه کردن دقت،
مشاهده متن کامل

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

مقاله مروری – چرا و چگونه؟
یکی از کاربران عزیز سایت ازمن سوالی در خصوص مقالات مروری پرسیدن. چند وقتی هست که سر خودم رو با پروژه های کاربرای سایت مشغول کردم و وقت کافی برای نوشتن پیدا نمی کردم. توی این مدت فروشگاه سایت و دو تا سایت دیگه راه انداختم که در خصوصش حتما توی سایت اطلاعاتی دیدید. من
مشاهده متن کامل
گذری بر قانون کاوی با روش معروف رول اینداکشن(Rule Induction)
چند روز پیش داشتم یه راه کار برای یکی ازکاربران سایت برای افزایش صحت کارشون پیدا می کردم که توی روش های داده کاوی دیدم روش رول اینداکشن باید برای کار من خیلی جواب بده. اشتباه نمی کردم. صحت حدود بیست درصد بیشتر شد. بماند کارهایی که برای بهتر شدن همین روش بکار بردم. دوست
مشاهده متن کامل
پیشینه خارجی مقاله را چگونه تهیه کنیم؟
کاربران سایت در خصوص پیشینه مقاله صحبت می کنند و از من می پرسند که منظور از این موضوع چی هست و باید چطور اون رو بدست آورد. اول از همه باید خدمت شما عرض کنم منظور از پیشینه همون هیستوری یا کارهای انجام شده است که در هر مقاله ای قابل مشاهده است.  در
مشاهده متن کامل
مدل فاکتورگیری ماتریس
مدل فاکتور گیری ماتریس (MF) یکی از ابزارهای بسیار محبوب و مؤثر در پیش بینیِ مقادیر از دست رفته در یک ماتریس است. در سیستم های توصیه گر سنتیِ مبتنی بر رتبه بندی، فاکتورگیریِ ماتریس، کاربران و آیتم ها را به یک فضای مشترک عامل نهان از ابعاد پیوند می دهد، بطوریکه رتبه بندی ها
مشاهده متن کامل

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

مقایسه چند نرم افزار قدرتمند در زمینه تولید آنتولوژی
در ادامه به تشریح چند نرم افزار معروف در زمینه آنتولوژی می پردازیم و به مقایسه آنها به یکدیگر از چند لحاظ می پردازیم. نرم افزار ها به قرار زیر می باشند. Apollo OntoStudio Protégé Swoop TopBraid Composer Free Edition تمام این ابزار ها در بخش طراحی و توسعه ی هستی شناسی گسترده هستند و
مشاهده متن کامل
پایتون استفاده کنیم یا متلب؟
چند وقتی هست که پروژه هایی که از خارج از کشور میاد رو انجام میدم اگر علمی باشه مثلا در حوزه های داده کاوی یا یادگیری ماشین فقط فرد مورد نظر یا نهاد مربوطه تاکید میکنن که حتما با پایتون باشه. سر همین موضوع ترقیب شدم تا کمی از خوبی های پایتون بگم. پایتون تقریبا
مشاهده متن کامل
تحلیل شبکه های اجتماعی با نرم افزار گفی
به تازگی وقتی تورقی به بازار کار دارم می بینم که بحث شبکه های اجتماعی هم در بازار و هم در دانشگاه داغ شده و روز به روز داغتر می شه. فعلا در سطح آزمایشگاهی کار با نرم افزاری مثل گفی می تونه خیلی ذهن آدم رو در خصوص تحلیل های شبکه اجتماعی (تحلیل شبکه

نجام پروژه پایتون Python

از جمله زبان های برنامه نویسی که مهندسین کامپیوتر سایت استاد پروژه سابقه کار کردن با آن را دارند، زبان برنامه نویسی پایتون Python است؛ بنابراین در صورتی که پروژه پایتون Python دارید، کافیست انجام آن را به مهندسان استاد پروژه بسپارید.

انجام پروژه پایتون Python شما توسط برترین متخصصین که سابقه پروژه های بی شماری در زمینه های تخصصی برنامه نویسی پایتون را دارند، صورت می پذیرد. تضمین کیفیت نتیجه نهایی و تعهد به انجام کار در مهلت تعیین شده توسط شما، از وظایفی است که سایت استاد پروژه و مهندسان آن هیچگاه از آن سر باز نمی زنند.

توضیح مختصری از پایتون
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
خودو فان رسوم در سال ۱۹۹۱ زبان برنامه نویسی پایتون را طراحی کرد که امروزه به عنوان یکی از برترین زبان های برنامه نویسی جهان شناخته میشه و دارای محبوبیت زیادی هست. دلیل اصلی محبوبیت زبان پایتون، سادگی اون هست و همین ویژگی باعث شده تا به عنوان بهترین گزینه برای آموزش برنامه نویسی به افرادی که قصد شروع برنامه نویسی رو دارند باشه. امروزه در سرتاسر جهان، زبان پایتون به عنوان مناسب ترین گزینه برای آموزش برنامه نویسی، مخصوصا آموزش برنامه نویسی به کودکان پیشنهاد میشه. اما این سادگی هرگز باعث نشده که چیزی از قدرت این زبان محبوب کاسته بشه. پایتون در کنار سادگی از قدرت بالایی برخوردار هست. این زبان در کاربردهای مختلفی استفاده شده. کاربردهایی نظیر طراحی اپلیکیشن، برنامه نویسی تحت وب، بازی سازی، انیمیشن سازی، نرم افزارهای مهندسی و آماری، برنامه‌های سازمان‌های فضایی و …

نرم افزار SPSS

hart
نرم افزار SPSS
نرم افزار اس پی اس اس (spss) را باید معروف ترین و پر کاربرد ترین نرم افزار آماری در ایران دانست. برای مراجعه به سایت مرجع spss ایران بر روی عنوان این باکس کلیک نمایید.

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

subdirectory_arrow_right

نرم افزار Lisrel
لیزرل نرم افزاری بی بدیل برای مدل سازی معادلات ساختاری و تحلیل مسیر می باشد که از ماتریس کوواریانس برای برآوردها استفاده می کند و به حجم نمونه بالا نیاز دارد. و ما مطمئن و با تجربه ترین تیم تحلیلگر را در اختیار داریم. سایت ویژه لیزرل را با کلیک بر روی لینک ببینید.

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

insert_chart

نرم افزار Minitab
نرم افزار مینی تب یکی از نرم افزارهای توانمند آماری است که خصوصا در زمینه تحلیل سریهای زمانی مورد استفاده قرار می گیرد. کتاب جامع آموزش این نرم افزار را می توانید از فروشگاه وب سایت لینک این باکس خریداری نمایید و خدمات آنرا از ما دریافت دارید.
timeline
نرم افزار EViews
بعید است فردی بخواهد اقتصاد سنجی کند اما به نرم افزار ایویوز نیاز پیدا نکند. ایویوز از سخت ترین نرم افزارهای آماری است که دانش فنی زیادی لازم دارد. وب سایت مرجع eviews را با کلیک بر روی عنوان باکس ببینید.
pie_chart_outlined
نرم افزار Amos
از نرم افزار ایموس (Amos) نیز برای بررسی روابط متغیرهای مدل و مدل سازی معادلات ساختاری و مانند آن استفاده می شود (با استفاده از ماتریس کوواریانس) و شباهت زیادی به لیزرل دارد. این نرم افزار همانند SPSS توسط IBM تولید شده است. لینک عنوان را دنبال نمایید.

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

bar_chart

نرم افزار Expert Choice
در ایران تنها نرم افزاری که با آن می توان تحلیل سلسله مراتبی (AHP) را انجام داد، نرم افزار اکسپرت چویس می باشد که خدمات ما در ارتباط با این نرم افزار کامل است. سایت مرجع ahp ایران را با کلیک بر روی لینک این باکس ببینید.
نرم افزار Smart Pls
اسمارت پی ال اس از جدیدترین نرم افزارهای انجام تحلیلهای مدل سازی معادلات ساختاری و برآورد مدل ساختاری است که از روش حداقل مربعات جزئی (PLS) استفاده می کند. در وب سایت این نرم افزار از صفر تا صد smart pls را گفته ایم و آماده ارائه خدمات تحلیلی هستیم.

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]

موزش نرم افزار اس پی اس اس (SPSS)

موزش نرم افزار اس پی اس اس (SPSS)
آزمون ویلکاکسون (Wilcoxon test)
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
آزمون ویلکاکسون (Wilcoxon test) یک آزمون ناپارامتری است که به بررسی تفاوت بین دو گروه جورشده (جفتی) یا یک گروه که دو بار مورد آزمون قرار گرفته است، می پردازد. در اصل، آزمون ویلکاکسون معادل ناپارامتری آزمون تی وابسته است، اما با این تفاوت که آزمون تی از نوع پارامتری و داده های آن از نوع پیوسته است ولی آزمون ویلکاکسون از نوع ناپارامتری و داده هایش از نوع رتبه ای است.
برای نظر دادن اولین باش!
ادامه مطلب...
آزمون رگرسیون خطی

آزمون رگرسیون برای الگوسازی و تحلیل داده های مربوط به متغیر وابسته (که آن را متغیر پاسخ، ملاک و یا پیش بینی شونده نیز می نامند) و داده های مربوط به یک یا چند متغیر مستقل (که آن را متغیر تبیینی یا پیش بین نیز می گویند) به کار می رود.
برای نظر دادن اولین باش!
ادامه مطلب...
آزمون تحلیل واریانس دو سویه
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
آزمون تحلیل واریانس دو سویه  که به آن تحلیل عاملی هم گفته می شود یکی از روش های آماری پارامتری است که به منظور بررسی اثرهای دو یا چند متغیر روی متغیر وابسته مورد استفاده قرار می گیرد. به عنوان مثال وقتی بخواهیم تاثیر درآمد و تحصیلات را بر روی مشارکت اجتماعی بررسی نماییم می توانیم از آزمون تحلیل واریانس دو سویه  استفاده نماییم.
برای نظر دادن اولین باش!
ادامه مطلب...
آزمون تحلیل واریانس یک سویه

آزمون تحلیل واریانس یک سویه  که به آن تحلیل واریانس ساده یا آنوا هم گفته می شود یکی از روش های آماری پارامتری است که به منظور مقایسه میانگین های بیش از دو گروه و بررسی تفاوت میان آن ها مورد استفاده قرار می گیرد.  این روش به علت تلاش های آر ای فیشر  (R.A Fisher) در ابداع آن به نام آزمون F نیز معروف است.
1 نظر
ادامه مطلب...
آزمون تی وابسته
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
آزمون تی یا تی استیودنت یکی از روش های آماری پارامتری است که به منظور معنی دار بودن آماری تفاوت بین دو گروه مورد استفاده قرار می گیرد. برای انجام آزمون تی می بایست تمامی شروط زیر برقرار باشد:
1 نظر
ادامه مطلب...
آزمون تی مستقل

آزمون تی یا تی استیودنت یکی از روش های آماری پارامتری است که به منظور معنی دار بودن آماری تفاوت بین دو گروه مورد استفاده قرار می گیرد. برای انجام آزمون تی می بایست تمامی شروط زیر برقرار باشد:
برای نظر دادن اولین باش!
ادامه مطلب...
آزمون مجذور خی (خی دو)

آزمون مجذور خی یا خی دو که با علامت ℵ2 نشان داده می شود یک آزمون آماری ناپارامتری است که برای داده های کاربرد دارد که از نوع اسمی می باشد. به عبارت دیگر داده های که به صورت فراوانی در می آیند می توان از آماره خی دو جهت تحلیل آن ها استفاده نمود.
برای نظر دادن اولین باش!
ادامه مطلب...
آمار استنباطی
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
معمولا بررسی و سنجش کل جامعه آماری پژوهش یا عملی و مقرون به صرفه نیست و یا غیر ممکن است. بنابراین پژوهشگر درصدی از این جامعه را به عنوان نمونه آماری انتخاب می کند و مطالعه خود را روی آن انجام داده و سپس نتایج خود را به جامعه تعمیم می دهد. به سخن دیگر پژوهشگر جامعه را از نمونه استنباط می کند و در این راستا از آماره هایی استفاده می کند که استنباط جامعه را امکان پذیر می سازد.
برای نظر دادن اولین باش!
ادامه مطلب...

امروزه در بیشتر علوم، استفاده نرم‌افزارهای رایانه‌ای امری بدیهی به نظر می‌رسد. در علوم آماری و رشته‌های وابسته به آن نیز استفاده از نرم‌افزارهای آماری روز به روز گسترده‌تر شده و برای انجام محاسبات پیچیده آماری از این گونه ابزارها بهره برده می‌شود.

نرم‌افزار کاربردی SPSS یکی از نرم‌افزارهای آماری است که امروزه بیشترین کاربرد را در بررسی و تحقیقات علوم اجتماعی دارد.

در این آموزش به بررسی اولیه این نرم افزار پرداخته شده و محاسبات ساده نظیر آمار های توصیفی مانند میانگین، میانه، نما، واریانس، ضریب تغییرات، ضریب چولگی، برجستگی، رسم نمودارهای آماری و همچنین قالب بندی خروجی انجام خواهد شد.

فرادرس آموزش نرم افزار آماری SPSS

امروزه در بیشتر علوم، استفاده نرم‌افزارهای رایانه‌ای امری بدیهی به نظر می‌رسد. در علوم آماری و رشته‌های وابسته به آن نیز استفاده از نرم‌افزارهای آماری روز به روز گسترده‌تر شده و برای انجام محاسبات پیچیده آماری از این گونه ابزارها بهره برده می‌شود.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
نرم‌افزار کاربردی SPSS یکی از نرم‌افزارهای آماری است که امروزه بیشترین کاربرد را در بررسی و تحقیقات علوم اجتماعی دارد.

در این آموزش به بررسی اولیه این نرم افزار پرداخته شده و محاسبات ساده نظیر آمار های توصیفی مانند میانگین، میانه، نما، واریانس، ضریب تغییرات، ضریب چولگی، برجستگی، رسم نمودارهای آماری و همچنین قالب بندی خروجی انجام خواهد شد.

 

 

سرفصل ها و عناوین مورد بحث در این آموزش:
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
    آشنایی با رابط کاربری نرم افزار و انواع پنچره های آن
    معرفی انواع متغیر و مقیاس های اندازه گیری
    معرفی شاخص های جمعیت (تمرکز و پراکندگی)
    ورود داده های و انجام محاسبات روی آن ها
    استخراج آماره‌های توصیفی
    آشنایی با مفهوم جداول توافقی و ایجاد آن ها
    رسم نمودارهای آماری
    تنظیم و قالب بندی خروجی نرم افزار