تعریف داده کاوی

تعریف داده کاوی
دسته بندی ها : داده کاوی داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
مقدمه
با گسترش فناوری اطلاعات و ارتباطات درجهان و ورود سریع آن به زندگی روزمره مردم مسائل و ضرورت­های تازه­ای به­ وجود­ آمده ­است .امروزه انسان توسعه یافته کسی است که به اطلاعات دسترسی داشته ­باشد و دسترسی به اطلاعات نه یک ضرورت،که یک قدرت محسوب­ می­شود. دراین­ میان شهر­ها به عنوان مراکز قدرت انسانی و تمدن­های بشری بیش از پیش اهمیت­ یافته­ اند. در این مقاله به تعریف داده کاوی می پردازیم ، به اعتقاد الوین تافلر، مردم کره زمین تا به امروز سه موج اساسی تحول راپشت سرگذاشته اند :

    موج اول، موج انقلاب کشاوزی است که زمان آغاز آن برکسی مشخص نیست.
    موج دوم، انقلاب صنعتی است که به دنبال اختراع ماشین بخار در سال  1764آغاز­ شد.
    موج سوم یا انقلاب انفورماتیک است که ازسال 1946 که بشر به ساخت کامپیوتر نائل آمده آغاز گشته­است.

اگر در موج دوم سخت­ افزارها به کمک انسان­ها می­آمدند، درموج سوم این نرم­افزار­ها هستند که به خدمت بشر می­شتابند و تفکرات و تصورات آدمی را به شکل کدهای صفر و یک و با کمک امواج ماهواره­ای مبادله ­می­کنند.

 در موج سوم، انسان هر روز که بیشتر یاد ­می­گیرد، بیشتر می فهمد که با حقیقت فاصله دارد .موج سوم را موج خردورزی نیز لقب داده اند زیرا در این عرصه­ ها، انسان­ها دیگر فرصت ندارند زیاد با هم صحبت­کنند، همه چیز تعریف­شده و برای هر تعریف، یک کد درنظرگرفته­ شده ­است.اعریف داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
جهان امروز

از سوی دیگر در دنیای به شدت 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 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 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.تعریف داده کاوی مدرن

تحلیل رکوردهای حجیم نگهداری سخت افزارهای صنعتی، داده های هواشناسی و دیدن کانال های تلوزیونی از دیگر کاربردهای آن است. در حوزه مدیریت کتابخانه کاربرد داده کاوی بعنوان فرایند ماخذ کاوی 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.مفاهیم داده کاوی
مدیریت ذخیره سازی و دستیابی اطلاعات
داده های اطلاعاتی به عنوان یکی از منابع حیاتی سازمان شناخته می شود و بسیاری از سازمان ها با اطلاعات و دانش سازمانی خود مانند سایر دارایی های ارزشمندشان برخورد می کنند .
 نکته: داده اطلاعاتی (Data) به اطلاعات خام سازمان اتلاق می‌شود و اطلاعات (Information) به داده‌های پردازش شده. همچنین داده های پردازش شده پس از طبقه بندی و آنالیز به دانش سازمان (Knowledge) تبدیل می گردند.

حال تصور نمایید، دسترسی به اطلاعات (Information) در شرایطی که داده‌ها به روش نامناسبی نگهداری شوند و یا روش ضابطه مندی جهت دستیابی به آنها وجود نداشته باشد تا چه حد مشکل است . برای رسیدن به یک سیستم اطلاعاتی مناسب، داده‌ها می بایست به صورتی منطقی طبقه بندی و ذخیره شوند تا استفاده از آن ها ساده‌تر بوده، با کارایی بیشتری تحلیل شوند و سریعتر مورد استفاده قرار گیرند و در نتیجه مدیریت بهتری بر آن ها اعمال شود.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
ساختار بانک اطلاعاتی سازمان
داده های سازمان ها در انواع بانک های اطلاعاتی و با ساختارهای متنوعی ذخیره می‌گردند . طراحی و سازماندهی این ساختارها، بکارگیری و انتقال به بانک‌های اطلاعاتی پیشرفته و بهینه سازی آن ها یکی خدماتی است که توسط واحدهای فناوری اطلاعات ارایه می شود .تعریف داده کاوی و جایگاه datamining

داده­ کاوی(Data Mining)  چیست؟

فناوری­های نوین اطلاعاتی و ارتباطی، و همچنین تکنولوژی­های پشتیبان تصمیم، با جمع­آوری، ذخیره، ارزیابی، تفسیر و تحلیل، بازیابی و اشاعه اطلاعات و دانش به کاربران خاص، می­توانند در اطلاع­یابی به­موقع، صحیح و مورد­نیاز به افراد تاثیر زیادی داشته­باشند. یکی از ابزارهای مورد استفاده در این فناوری­ها، داده کاوی می باشد. داده­کاوی شامل استفاده از ابزار­های پیشرفته تحلیل داده به منظور کشف الگو­های معتبر، از قبل نا­شناخته و روابط در مجموعه داده­های بزرگ است. این ابزار­ها، مدلهای آماری، الگوریتم­های ریاضی و متد­های یادگیری ماشین (الگوریتم­هایی که عملکرد خود را از طریق تجربه به­صورت اتوماتیک بهبود می­دهند) می­باشد. داده­کاوی فراتر از جمع­آوری و مدیریت داده است، و شامل تجزیه و تحلیل و پیش­گویی می­شود. نام دیگر آن کشف دانش در پایگاه داده یا به اختصار KDD است .

داده­کاوی می­تواند روی داده­های کمی، متنی، یا چند­رسانه­ای انجام­گیرد. کاربرد­های آن شامل موارد زیر می­باشد :

        قوانین وابستگی: الگو­هایی که در آن وجود یک آیتم دلالت بر وجود آیتم دیگر دارد،
       کلاس­بندی: انتساب الگو­ها به یک مجموعه کوچک از کلاس­های از قبل تعریف شده به وسیله­ کشف بعضی روابط بین ویژگی­ها،
       خوشه ­بندی: گروه­بندی مشتریان یا مجموعه الگو­هایی که ویژگی­های مشابهی دارند،
       پیش­گویی: کشف الگو­ها برای پیش­گویی منطقی درباره آینده،
        تحلیل مسیر یا الگو­های ترتیبی: الگو­هایی که در آن یک رخداد منجر به وقوع رخداد دیگر می­شود.

داده­کاوی یک تکنولوژی جدید نیست ولی کاربرد آن به­طور معناداری در بخش­های مختلف خصوصی و عمومی رو­به­رشد بوده و عموما صنایعی چون بانک، بیمه، پزشکی و خرده­فروشی از داده­کاوی به هدف کاهش هزینه­ها، افزایش تحقیقات و افزایش فروش استفاده می­کنند.آکادمی داده کاوی

مفاهیم پایه در داده کاوی

در انجام پروژه 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

در متون آکادمیک تعاریف گوناگونی برای داده کاوی ارائه شده است . در برخی از این تعاریف داده کاوی در حد ابزاری که کاربران را قادر به ارتباط مستقیم با حجم عظیم داده ها می سازد معرفی گردیده است و در برخی دیگر ، تعاریف دقیقتر که درآنها به کاوش در داده ها توجه می شود موجود است . برخی از این تعاریف عبارتند از :

تعریف 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

تعریف داده کاوی یعنی جستجو در یک پایگاه داده ها برای یافتن الگوهایی میان داده ها .

تعریف داده کاوی یعنی استخراج دانش کلان ، قابل استناد و جدید از پایگاه داده ها ی بزرگ .
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
تعریف داده کاوی یعنی تجزیه و تحلیل مجموعه داده های قابل مشاهده برای یافتن روابط مطمئن بین داده ها .
انجام پروژه داده کاوی با وکا (weka)
دسته بندی ها : ابزارهای داده کاوی, داده کاوی, نرم افزار وکا آکادمی داده کاوی

انجام پروژه داده کاوی با وکا (weka) یا انجام پایان نامه داده کاوی با وکا (weka) امروزه بسیار فراگیر شده است . آکادمی داده کاوی با داشتن بهترین متخصصان در زمینه انجام پروژه های داده کاوی با weka همراه شما خواهند بود .

خدمات ما

    انجام پروژه های داده کاوی در سطح شرکتی
     مشاوره انجام پایان نامه و پروژه های داده کاویانجام پروژه های تحلیل داده ها
     انجام پایان نامه و پروژه های تحیلی سیستم های فروش مدیریت مشتری با استفاده از داده کاوی
    مشاور انجام پایان نامه و پروژه های سیستم های تشخیص نفوذ با استفاده از داده کاوی
    مشاور انجام پایان نامه و پروژه های بخش بندی داده ها
    مشاور انجام پایان نامه و پروژه های امنیت شبکه
    مشاور پایان نامه کارشناسی ارشد داده کاوی
    مشاور انجام پروژه های دانشجویی داده کاوی
    مشاور انجام پایان نامه و پروژه های یادگیری ماشین، پردازش الگو، رباتیک و …
    موضوع پایان نامه ارشد داده کاوی
    موضوع پایان نامه داده کاوی
    پایان نامه ارشد کامپیوتر داده کاوی
    پایان نامه با موضوع شبکه های اجتماع
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
سفارش انجام پروژه وکا
معرفی نرم افزار وکا (weka) نرم افزارهای متعددی تولید شده اند . مقایسه دقیق و علمی این ابزارها زمانی محقق میشود که  از جنبه های متفاوت و متعددی مثل تنوع انواع و فرمت داده های ورودی، ، الگوریتمها پیاده سازی شده، واسطهای کاربر پسند روشهای ارزیابی نتایج، روشهای مصور سازی ، روشهای پیش پردازش داده ها، ، حجم ممکن برای پردازش داده ها ، پلت فرم های سازگار برای اجرا،‌ قیمت و در دسترس بودن نرم افزار صورت میگیرد . نرم افزار وکا weka  از بهترین نرم افزارهایی است که میشود به آن اشاره کرد که دارای امکانات متعددی است مانند‌ امکان مقایسه خروجی روشهای مختلف با هم، راهنمای خوب، واسط گرافیگی کارآ، سازگاری با سایر برنامه های ویندوزی است .

انجام پروژه داده کاوی با وکh انجام پروژه داده کاوی (weka)
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
نرم افزار وکا (weka) در میزکار خودش الگوریتم های روز یادگیری ماشینی و ابزارهای پیشپردازش داده ها را برای دسترسی آسان و سرعت عمل هرچه بیشتر نهاده تا به راحتی و منعطف روی مجموعه داده ها آزمایش نمود . از جمله نکات مثبت این نرم افزار پشتیبانی‏‏های ارزشمندی است که برای کل فرآیند داده کاوی ‏های تجربی فراهم می‏کند ، در واقع این پشتیبانی‏ها، آماده سازی دادههای ورودی، ارزیابی آماری چارچوب­های یادگیری و نمایش گرافیکی داده های ورودی و نتایج یادگیری است .نرم افزار وکا دارای ابزارهای متنوع پیش پردازش داده هاست. این جعبه ابزار متنوع از طریق یک واسط متداول به راحتی در دسترس است، به گونه ای که کاربر روش های متفاوت میتواند آن را با یکدیگر مقایسه کند و روش هایی که برای حل مساله مناسب تر است مدح نظر قرار دهد.

نرم­افزار Weka در دانشگاه Waikato واقع در نیوزلند طراحی و توسعه یافته است و اسم آن از عبارت “Waikato Environment for knowledge Analysis” استخراج شده است.Weka ، نام پرندهای است که پرواز نمیکند و  طبیعتی جستجوگر دارد و در نیوزلند، یافت می‏ شود. این نرم افزار با زبان جاوا نوشته شده و بر اساس لیسانس عمومی و فراگیر GNU انتشار پیدا کرده است. Weka تقریباً روی هر پلت فرمی اجرا می‏ شوداین نرم افزار، یک واسط همگون برای بسیاری از الگوریتم های یادگیری متفاوت، ایجاد کرده که از طریق آن روش ‏های پیش پردازش، پس از پردازش و ارزیابی نتایج طرح های یادگیری روی همه مجموعه های داده موجود، قابل اعمال است.

 نرم افزار وکا دارای چهار واسط کاربری متفاوت می‌باشد

 Explorer: روش‌های مختلف آماده‌سازی، تبدیل و الگوریتم‌های مدلسازی بر روی داده‌ها را اجرا میکند
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 Experimenter:  این حالت فقط  اجرای الگوریتم‌های مختلف رده‌بندی را به صورت هم‌زمان و مقایسه نتایج آن‌ها وجود دارد. تمامی شاخص‌های مورد نیاز به منظور بررسی مدل‌های رده بندی در این قسمت تعریف شده و قرار دارند و گزارشات مفصلی را از جمله آزمون T می توان در این قسمت پس از مدلسازی استخراج نمود.

 Knowledge Flow:  یک واسط گرافیکی در این قسمت طراحی شده است که در آن می توان جریان های داده ای مختلف تولید نمود.

 command line interface: امکان مدلسازی توسط کدنویسی خط به خط در این قسمت وجود دارد.در وکا داده ها می توانند به فرمت های مختلف از جمله Excel، CSV و Arff باشند. اما به طور کلی این نرم افزار با داده‌ها به فرمت Arff میانه بهتری دارد.انجام پروژه های داده کاوی با وکا weka

توابع که در نرم افزار وکا (weka) وجود دارد

    تبدیل متغیرهای گسسته چند مقداری به دو مقداری و تبدیل متغیرهای پیوسته به گسسته
    گسسته سازی بدون نظارت و با نظارت
    روش‌های مختلف برای ادغام مقادیر مختلف متغیرهای گسسته
    جایگذاری مقادیر از دست رفته
    روش‌های نمونه گیری با جایگذاری و بدون جایگذاری و روش‌های پیشرفته تر مانند SMOTE
    روش LOF (Local Outlier Factor) برای پیدا کردن نقاط دورافتاده
    کاهش بعد داده ‌ها با استفاده از تحلیل اجزای اصلی (PCA) و موجک (Wavelet)
    نرمالسازی و استانداردسازی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
خوشه‌بندی که در نرم افزار وکا وجود دارد

    روش‌های سلسله مراتبی
    روش‌های برپایه توزیع احتمالی مانند EM
    روش‌های بر پایه مرکز هندسی: kmeans
    روش‌های بر پایه چگالی: DBSCAN و OPTICS

کشف قواعد انجمنی که در نرم افزار وکا (weka) وجود دارد

    روش‌های درختی مانند FP growth
    روش Apriori
    کشف قواعد انجمنی متوالی

رده‌بندی معمول و جمعی که در نرم افزار وکا (weka) وجود دارد

روش‌های بر پایه بیز: بیز ساده و شبکه بیزی

توابع: ماشین بردار پشتیبان (SVM) که توابع کرنل‌های مختلف را پشتیبانی می‌کند، شبکه‌های عصبی و رگرسیون لجستیک

KNN: روش‌های برپایه حافظه
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
درخت‌های تصمیم: الگوریتم‌هایی مانند ID3 و C4.5

روش‌های برپایه قاعده: جداول تصمیم و OneR توانایی ساخت قوانین بر روی تنها یک متغیرانجام پروژه داده کاوی با وکا

ویژگی های نرم افزار وکا (weka)

    محیط های مختلف کاری به منظور سهولت در اجرای مدلسازی های مختلف
    در بردارنده محدوده وسیعی آماده سازی داده‌ها و روش‌های انتخاب ویژگی‌ها به صورت یکپارچه.
    وجود تعداد زیادی شاخص به منظور ارزیابی روش های رده بندی
    محدوده وسیعی از روش های رده بندی

معایب نرم افزار وکا (weka)

    زمان‌بر بودن اجرای مدل‌ها به علت عدم بهینه بودن برخی از آنها
    محدودیت شدید در مصورسازی داده ها
    محدودیت در منابع آموزشی
    محدودیت در روش های خوشه بندی و قواعد انجمنی

چگونه داده ها کسب و کار را تغییر میدهند ؟
دسته بندی ها : ویدئو آکادمی داده کاوی

[”]

متن سخنرانی چگونه داده ها کسب و کار را تغییر میدهند ؟
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
قصد دارم اندکی درباره استراتژی حرف بزنم و ارتباطش با فن آوری. ما تمایل داریم تا به استراتژی کسب و کار به عنوان یک ساختار انتزاعی فکر کنیم اساسا، از افکار اقتصادیی شاید ترجیحاً بدون زمان. من در واقع در این مورد میخواهم بحث کنم. استراتزی کسب و کار همیشه بر پایه فرضیه ای در تکنولوژی استوار است. در حالی که این فرضیه در حال تغییر است وتغییری تقریبا چشمگیر. بنابرین این تغیر به مفهوم دیگری از آنچه ما استراتزی کسب و کار میخوانیم تبدیل میشود.
بگذارید، اگر اجازه دارم اول از یک داستان تاریخی شروع کنم. ایده استراتزی کسب و کار هویتش را به دو انسان بزرگ خردمند مدیون است: بروس هندرسون، بنیانگذار بی سی جی و مایکل پورتراستاد دانشکده مدیریت دانشگاه هاروارد. ایده اصلی هندرسون را شما شاید ایده ناپلئونی تمرکز اکثریت برضد ضعف درهنگام سردرگمی دشمن بنامید. آنچه که هندرسون تشخیص داده بود این بود که در دنیای کسب و کارپدیده های زیادی وجود دارد که دررده آنچه اقتصاددانان افزایش بازده، مقیاس، تجربه مینامند قرارمیگیرند. هرچه کاری را بیشتر انجام دهیددر آن با نسبت غیرخطی بیشتری بهتر خواهید شد. بنابراین او منطق تاثیر سرمایه گذاری بر اکثریت قریب به اتفاق را برروی مزیت رقابتی را دریافت. و این در واقع اولین معرفی مفهوم دراصل نظامی استراتژی در دنیای کسب و کاربود. داده کاوی
پورتر با این فرضیه موافق بود اما آن را ارزیابی کرد. اوبه درستی بیان کرد که فرضیه خوبی است اما کسب و کارها مراحل زیادی دارند.آنها ارکان متفاوتی دارند وهریک از این رکن ها ممکن است با نوع دیگری از استراتژی پیش رود. یک شرکت یا بنگاه ممکن است در بعضی فعالیت ها مزیت رقابتی داشته باشد و در بعضی دیگر ضعف. او مفهوم زنجیره ارزش را بنا نهاد درواقع تعدادی مراحل که در آن میتوانیم بگوییم مواد اولیه به اجزا سپس به قطعات ومحصول نهایی تبدیل شود و برای مثال وارد چرخه توضیع میشود و او میگوید که مزیت در تمام این جزئیات اتفاق می افتد واینکه مزیت کل درواقع مجموع یا میانگین مزیت هریک از اجزاست. این مفهوم زنجیره ارزش بعد از دریافتن این واقعیت به کارآمد که آنچه یک کسب و کار را سرپا نگه می دارد همان هزینه معامله است. دراصل شما باید آن را هدایت کنید، مؤسسات غالباً از بازار در این هدایت کارآمدتر هستند و بنابراین طبیعت، نقش و مرز هر شرکت بر محور همین هزینه معامله شکل میگیرد. براساس همین دو ایده، ایده هندرسون در افزایش بازده برمقیاس و تجربه، و ایده پورتر در زنجیره ارزش دربرگیرنده عناصر ناهمگونی که در نهایت کل بنای استراتژی کسب و کار را تشکیل میدهد.
حالا آنچه میخواهم بحث کنم این است که درواقع آن فرضیه ها دیگر غیرمعتبر شده است. اول ازهمه، بیایید به هزینه معامله فکر کنیم. هزینه معامله دو رکن دارد. اولی مربوط به پردازش اطلاعات و دیگری مربوط به ارتباطات است. اینها اقتصاد پردازش و ارتباطات هستند که در طی زمان زیادی تکامل یافته اند. همانطور که ما از خیلی از منابع میدانیم، آنها به طور اساسی از زمانی که پورتر و هندرسون تئوری های خود را فرمول بندی میکردند، دگرگون شده اند. به طور خاص در اواسط دهی ۹۰ میلادی. هزنیه ارتباطات درواقع حتی با سرعت بیشترینسبت به هزینه معامله کاهش یافته است. به همین علت است که ارتباطات، اینترنت، با چنین رویه ای منفجر شده است. حالا این هزنیه معامله رو به کاهش، عواقب عمیقی دارد. چون اگرهزینه معامله مانند چسبی باشد که زنجیره ارزش را به هم چسبانده باشد و در حال کاهش است،احتیاج کمتری به صرفه است. احتیاج کمتری برای یکپارچگی عمودی موسسسات است و زنجیره ارزش میتواند شکسته شود. نه لزوماً، اما امکان پذیر است. به طور خاص برای یک رقیب در یک زمینه کسب و کار این امکان فراهم میشود تا از موقیت خود در تنها یکی از گام های زنجیره ارزش استفاده کند تا به دیگری نفوذ یا حمله کند یا مداخله رقیب در دیگر رقبا را حذف کند.
این یک قضیه انتزاعی نیست. مثال های مشخص بسیار زیادی وجود دارد که این موضوع چگونه اتفاق افتاده است. نمونه ای بارز آن، تجارت دانشنامه بود. تجارت دانشنامه در زمان کتابهای جلد چرمی در واقع یک تجارت توزیعی بود. بیشتر هزینه ها مربوط به کارمزد مسول فروش بود. سی دی رام و سپس اینترنت وارد شدند و این تکنولوژی های جدید، توزیع دانش را با مقیاس بسیار بزرگی، ارزان‌تر کردند. وتجارت دانشنامه ازبین رفت. حالا این داستان بسیار آشنایی است. در واقع به طورکلی تر، این داستان اولین نسل اقتصاد اینترنت هم بود. در مورد کاهش هزینه معامله، شکستن زنجیره ارزش و درنهایت حذف واسطه ها و یا به عبارتی که ما مینامیم شکستن ساختار است.
یکی از پرسشهایی که من اغلب میپرسیدم این بود که چه چیزی جایگزین دانش نامه میشود وقتی بریتانیکا دیگر چارچوب مناسب کسب و کار را ندارد؟ و این کمی قبل از این بود که جواب آشکار شود. امروز البته میدانیم که جواب چیست: ویکیپدیا! چیزی که در مورد ویکیپدیا منحصر بفرد است گستره توزیع نیست. بلکه شیوه ایجاد آن است. ویکیپدیا، البته دانشنامه ای است که توسط کاربرانش به وجود آمده است. و اگر به خاطر آورید این در واقع دومین دهه از اقتصاد اینترنت است، دهه ای که در آن اینترنت ازاسم به فعل تبدیل شد. تبدیل به مجموعه ای از گفت‌وگوها شد، دورانی که در آن محتوای ایجاد شده توسط کاربر و شبکه های اجتماعی پدیده حکم فرما بودند. حال آنچه واقعاً به بیان پورتر هندرسون تعبیرمیشود تخریب کامل نوعی از مفهوم اقتصاد مقیاس است. آنچه اتفاق افتاده است این است که هزاران فرد مستقل دانشنامه ای را به همان اندازه خوب تحریر میکنند که مانند یک کارحرفه ای باشد و قطعاً بسیار ارزانتر از متخصصانی که در موسسات سلسله مراتبی هستند. پس آنچه در واقع اتفاق افتاده است این است که یک لایه از این زنجیره ارزش تکه تکه شد، چرا که افراد توانستند جایگزین سازمانهایی شوند که دیگرمورد نیاز نبودند.
البته سوال واضح دیگری نیزدر مورد این نمودارمطرح میشود که خوب، ما دو دهه را پشت سر گذاشتیم آیا دهه سوم هم متفاوت خواهد بود؟ و آنچه من میخواهم اینجا بحث کنم این است که درواقع چیزی آن را متفاوت خواهد کرد و این دقیقاً نوعی از منطق پورترـ هندرسون است که درموردش صحبت میکردیم. و آن چیز، به داده ها مربوط است. اگر به حدود سال ۲۰۰۰ برگردیم بسیاری از مردم از انقلاب اطلاعات صحبت میکردند و این داروقع درست بود که ذخیره جهانی داده درحال رشد است، و در واقع با سرعتی زیاد. ولی هنوز این رشد در اندازه داده های آنالوگ خود بود. حال به ساله ۲۰۰۷ میرویم، نه تنها ذخیره داده جهانی در حال انفجار بود بلکه دیجیتال به طور قابل ملاحظه ایجایگزین آنالوگ شد. و حتی مهم تر از آن اگربا دقت بیشتری به این نمودارنگاه کنید آنچه مشاهده خواهیدکرد این است که قریب به نیمی از داده های دیجیتال نشانی آی پی دارند که یا روی سرور است یا روی کامپیوتر. اما داشتن نشانی آی پی به این معنا است که میتواند به هر داده دیگری که نشانی آی پی دارد متصل شود. واین یعنی میتوان نیمی از دانش جهان را کنارهم گذاشت تا به الگوهای مختلف و نتایج کاملاً جدیدی رسید. اگر این اعداد را تا امروز به جلو ببریم احتمالا به چیزی شبیه این تبدیل میشود. خیلی نمیدانیم. اگر این عدد را به سال ۲۰۲۰ ببریم ما حتماً عدد دقیق را داریم، طبق پیش‌بینی سازمان بین المللی همکاری داده. اینکه آینده قابل پیشبینی تر از حال باشد بسیار جالب است. و این یعنی صدها حالت ممکن از ذخیره اطلاعتی که تنها با یک نشانی آی پی به هم متصل هستند. حال اگر تعداد اتصالاتی که میتوانیم به وجود آوریم برابر با تعداد هر جفت از نقطه داده باشد، ضرب درصد در واحد داده معادل ضرب در ده هزار مدل های مختلف است که در آن داده میتوانیم ببینیم و مربوط به تنها ۱۰ یا ۱۱ سال گذشته است. این، به ادعای من تغییر به بزرگی دریا است، تغییرعمیق دراقتصاد دنیایی است که در آن زندگی میکنیم.
اولین ژنوم انسان که متعلق به جیمز واتسون بود به عنوان نقطه عطف پروژه نقشه ژنوم انسان در سال ۲۰۰۰ ترسیم شد و ۲۰۰ میلیون دلار خرج برداشت و۱۰ سال طول کشید تا ترسیم شود خلق نقشه ژنتیکی تنها یک انسان. از آن زمان به بعد هزینه این ترسیم کاهش یافته است. در واقع در سال های اخیرکمتر شده است و به میزان قابل ملاحظه ای به حدی که حالا کمتر از۱٫۰۰۰ دلار است، و با تقریب دقیقی پیشبینی میشود که تا سال ۲۰۱۵ به کمتر از ۱۰۰ دلار برسد. ده به توان ۵ یا ۶ برابر کاهش در هزینه نقشه برداری ژنومی تنها در دوره ای ۱۵ ساله، پدیده ی بسیارعجیب. حال در روزهایی که نگارش نقشه ژنومی هزینه ملیونی یا چند صد هزاری دارد، این در واقع یک سرمایه‌گذاری تحقیقاتی بود. دانشمندان، چند نماینده از مردم را جمع میکنند و مدلها را مشاهده میکنند و سعی میکنند در مورد طبیعت انسان و بیماریها تعمیم می‌دهند، تنها از مدل انتزاعی که ازاین نمونه مشخص مردم میابند. اما وقتی ژنوم میتواند تنها با ۱۰۰ دلارنگاشته شود و یا ۹۹ دلار وقتی منتظر بمانید، تبدیل به خورده فروشی میشود. فراتر از تمام پزشکی میشود. با سرماخوردگی به پزشک مراجعه میکنید، واگر او تا آن لحظه انجام نداده باشد، اولین کاری که انجام میدهد این است که ژنوم شما را ترسیم کنند و ازاین نقطه آنچه که آنها انجام میدهند شروع از یک دانش انتزاعی ازپزشکی ژنتیکی نیست تا با کمک آن به راهکاری که برای شما کارآمد باشد برسند، بلکه آنها از نقشه ژنتیکی خودتان شروع میکنند. حالا به قدرت این مساله فکرکنید. فکر کنید که ما را به کجا خواهد برد، وقتی که بتوانیم داده های ژنومی را با داده های پزشکی و داده های تعامل داروها با داده‌های محیطی مختلف که دستگاه‌هایی مانند موبایل و سنسورهای پزشکی به طور فزاینده ای درحال جمع آوری داده هستند، ادغام کنیم. به این فکرکنید که چه میشود وقتی تمام داده ها را جمع کنیم و آنها را درکنارهم قراردهیم تا به مدلی برسیم که که قبلا ندیده ایم. این به عقیده من احتمالاً چند وقتی طول میکشد ولی این باعث انقلابی در پزشکی خواهد شد. شگفت انگیزه، خیلی از مردم راجب به آن صحبت میکنند.
ولی چیزی هاست که خیلی مورد توجه قرارنگرفت. چگونه این الگوهای به اشتراک گذاری عظیم در بین تمام انواع پایگاه داده قابل سازگاری با مدلهای کسب و کار موسسات و سازمان‌ها و بنگاه‌ها که امروز درحال فعالیت هستند؟ اگر کسب و کار بر اساس داده های تخصصی باشداگر مزیت رقابتی شما بر پایه داده شما تعریف میشود، این شرکت یا این جامعه چگونه خواهد توانست ارزشی را به دست آورد که به تکنولوژی ملزوم باشد؟ آنها نمیتوانند.
پس در اصل آنچه اینجا اتفاق میفتد و ژنوم یک مثال از آن است این است که تکنولوژی مقیاس طبیعی فعالیت ها را به سمت فرای مرزهای موسساتی میبرد که ما عادت کرده ایم در چارچوب آن فکر کنییم و مشخصاً فرای مرزهای موسساتی که برپایه آنها استراتژی کسب و کار به عنوان نظام، فرمول بندی شده است. داستان پایه‌ی اینجا این است که آنچه ما عادت کردیم به صورت عمودی متصل به هم ببینیم، رقابت انحصاری چند جانبه در بین سایر رقیبان درواقع مشابه، به واسطه خودشان یا دیگری از یک ساختار عمودی به یک ساختار موازی در حال تکامل هستند. چرا این اتفاق میفتد؟ به این دلیل که هزینه معامله در حال کاهش است و مقیاس در حال قطبی شدن است. کاهش هزینه معاملهاستحکام زنجیره ارزش را سست‌تر می‌کند. و فرصت جدا شدن را به آنها داده است. قطبی شدن صرفه جویی به مقیاس به سمت میزان بسیار کوچکی – کوچک زیباست – منجربه اجتماعات مقیاس پذیرمیشود تا جایگزین تولید سنتی شرکتها شوند. این مقیاس گذاری درجهت مخالف و به سمت موضوعاتی مانند داده‌های کلان، ساختار کسب و کار را به سمت گونه جدیدی از موسسات میبرند که میتواند به آن مقیاس برسند. ولی در هر حالت ساختار عمودی متداول را به سمت بیشتر موازی شدن میبرد.
استدلال تنها در مورد کلان داده ها نیست. اگر برای مثال به صنعت مخابرات نگاه کنیم داستان مشابه‌ی درزمینه فیبرنوری وجود دارد. اگر به صنعت داروسازی نگاه کنیم، یا تحقیقات دانشگاه مرتبط به آن نگاه کنیم، داستان کاملا مشابهی را در مورد به اصطلاح “کلان دانش” میتوانیم شرح دهیم. و در جهت مقابل اگر نگاه کنیم به مسائل بخش انرژی که تمام بحثشان این است که چگونه خانه ها به تولید کننده کارآمد انرژی های سبز، ومحافظین کارامد انرژی تبدیل شوند. این در واقع پدیده ای معکوس است. این خرد کردن مقیاس است. چون این واحدهای بسیار کوچک میتوانند جایگزین شرکت های بزرگ شوند.
در هر جهت، ما به سمت این موازی شدن چارچوب صنایع پیش می رویم، واین بیان کننده تغییری اساسی در اینکه ما چگونه به استراتژی بیاندیشیم است. این به این معناست که برای مثال ما باید به استراتژی به عنوان گزینش از این ساختارهای موازی نگاه کنیم که درآن مسایلی مانند مفهوم استراتژی کسب و کار و حتی مفهوم خود صنعت در واقع محصول استراتژی هستند و نه آنچه که استراتژی پیش فرض میگیرد.این به این معنی است که برای مثال ما به دنبال راهکاری برای تعامل و رقابت همزمان باشیم. به ژنوم فکر کنید. ما باید به سازگاری خیلی بزرگ و خیلی کوچک همزمان بیاندیشیم. و ساختار صنعتی را میخواهیم که انگیزهای بسیار بسیار متفاوتی را پذیرا باشد. از انگیزهای افراد غیرحرفه ای در جوامع تا شاید انگیزه های اجتماعی از زیرساخت های تحت نظر دولت ها و یا موسسات همکار وابسته به سایرشرکتها که در شرایط دیگربا هم رقابت می کردند. زیرا این تنها راهی است که آنها به مقیاس برسند.
این نوع از دگرگونی‌ها که از محل سنتی استراتژی کسب و کار ارائه میشوند منسوخ شده اند. اینها ما را به دنیای کاملاً جدیدی میبرند. و احتیاج دارند که ما، چه در بخش دولتی وچه دربخش خصوصی باشیم، نگاه بسیاراساسی و متفاوتی به چارچوب کسب و کار داشته باشیم و این در نهایت استراتژی را دوباره جالب خواهد ساخت.
همانگونه که در تعاریف گوناگون داده کاوی مشاهده می شود ، تقریبا در تمامی تعاریف به مفاهیمی چون استخراج دانش ، تحلیل و یافتن الگوی بین داده ها اشاره شده است .azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

داده کاوی, کتاب ها داده کاوی

دانلود کتاب داده کاوی برای تجزیه و تحلیل کسب و کار
دسته بندی ها : داده کاوی, کتاب ها آکادمی داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
معرفی کتاب
این کتاب در مورد داده کاوی برای تجزیه و تحلیل کسب و کار بنویسندگی Galit Shmueli و Peter C. Bruce و Inbal Yahav و Nitin R. Patel و Kenneth C. Lichtendahl, Jr می باشد . این کتاب از کتاب های مرجع در این حوزه می باشد . این کتاب در مورد مفاهیم، تکنیک ها و برنامه های کاربردی در زبان برنامه نویسی R صحبت خواهد کرد. آکادمی داده کاوی دانلود کتاب داده کاوی برای تجزیه و تحلیل کسب و کار  را به شما پیشنهاد می کند.
داده کاوی برای تجزیه و تحلیل کسب و کار

مفاهیم، ​​تکنیک ها و برنامه های کاربردی در XLMiner®، نسخه سوم ارائه یک روش کاربردی برای داده کاوی و تجزیه و تحلیل پیش بینی با نمایش روشن، تمرینات دست و مطالعات موردی واقعی است. خوانندگان با تمام روش های استاندارد داده کاوی با استفاده از Microsoft® Office Excel® Add-in XLMiner® برای توسعه مدل های پیش بینی شده و نحوه کسب ارزش کسب و کار از Big Data کار خواهند کرد. نسخه سوم شامل موارد زیر می باشد:

    مثال های دنیای واقعی برای ایجاد یک درک نظری و عملی
     روش های کلیدی استخراج داده ها
    و …

[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
دانلود کتاب داده کاوی برای تجزیه و تحلیل کسب و کار

نام کتاب: DATA MINING FOR BUSINESS ANALYTICS

زبان: لاتین


مقدمه

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.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
برای انجام پروژه داده کاوی با پایتون تماس بگیرید
سفارش پروژه
 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:

     تحلیل داده‌ها
     مدیریت داده‌های ناکامل
     نرمال ساختن داده‌ها
     دسته بندی داده‌ها به انواع آنها

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

 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.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
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.
دلیل پیدایش داده کاوی
دسته بندی ها : داده کاوی آکادمی داده کاوی

 به وجود آمدن هر چیزی در جهان بی دلیل نبوده و دلیلی پیدایش داده کاوی نیز دلیل و یا بهتر بگوییم دلایل خودش را دارد اصلی ترین دلیلی که باعث شد علم داده کاوی متولد شود وجود عظیم داده ها بود داده های بسیار زیادی که هیچ گونه سودی برای ما نداشتند ما به دنبال اطلاعات ارزشمندی از دل این داده های بسیار بزرگ بودیم تا دانش سودمندی را از آن استخراج کنیم.

دانشی که می توانست از پزشکی تا کسب و کار؛ از طراحی های مهندسی تا تحقیقات علمی به ما کمک کند .شاید بتوان گفت داده کاوی سیر تکاملی طبیعی تکنولوژی اطلاعات است که این سیر از تکامل ناشی از یک سیر تکاملی در صنعت پایگاه داده ، مدیریت داده و تحلیل و فهم داده ها است . در واقع تکامل تکنولوژی پایگاه داده و استفاده روز افزون از آن و کاربرد هایی که سبب ایجاد تولید عظیمی از داده‌ها شد.

این داده های عظیم نیازمند ابزاری بود که قدرت تحلیل و بررسی داشته و الگوهایی را از آن به دست بیاورد تا بتوان از آن برای مثال برای تعیین استراتژی کسب و کار یا تحقیقات علمی یا در پزشکی استفاده کرد در واقع پیدایش داده کاوی زمانی رخ داد که شکاف عظیمی میان داده ها و اطلاعات به وجود آمد . داده کاوی زنجیر اتصال این دو بود که از بررسی داده‌ها به اطلاعات می‌رسیدیم .
پیدایش داده کاویمعنی داده کاوی

 کاویدن داده که معنی داده کاوی به نظر می آید در واقع به معنی استخراج یا بهتر بگوییم معدنکاری است . در معدنکاری حجم عظیمی از سنگ ها و صخره ها وجود دارد که این سنگ ها باید شکسته شود . از دل سنگ های بزرگ چیزهای کوچکی مثل طلا ، الماس و سنگهای قیمتی را کشف میکنیم و  فرایند داده کاوی نیز مانند فرایند معدنکاری استخراج دانش از حجم انبوه داده ها است .
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
امروزه ما هر روز در حال تولید  داده هستیم حجم این داده ها به طرز عجیب غریبی هر روز بیشتر از دیروز می شود و اطلاعات ما یا همان information از این داده ها بسیار محدود است و دانش ما از این داده ها صفر است و داده کاوی تنها راه استفاده از این داده ها برای رسیدن به اطلاعات و از اطلاعات برای رسیدن به دانش است .
ویژگی های داده کاوی

بیایید از ویژگی های اصلی داده کاوی چند موردی را متذکر شویم داده کاوی به صورت اتوماتیک الگو ها را در پروژه های داده کاوی پیدا می کند نتایج احتمالی را پیش بینی  می‌کند داده کاوی نیاز به داده های صحیح ندارد نیاز به فرضیه اولیه ندارد فقط همین چند مورد از مزایای داده کاوی حقیقتاً جهانی تازه را برای ما باز می کند جهانی که می توان دانش را با سرعت بدقت بیشتری به دست آورد امروزه از نرم افزارهای متعددی برای انجام پروژه داده کاوی استفاده می شود نرم افزار رپیدماینر و وکا و R و …
الگوریتم درخت تصمیم
دسته بندی ها : الگوریتم های داده کاوی, داده کاوی آکادمی داده کاوی

یکی از قدرتمندترین و پرکاربردترین الگوریتم‌های داده کاوی الگوریتم درخت تصمیم  است ، که در انجام پروژه داده کاوی از آن استفاده میشود. این الگوریتم برای کاوش کردن در داده‌ها و کشف دانش در آنها کاربرد دارد. اگر بخواهیم درخت تصمیم را به شکل تمثال توضیح دهیم می‌توانیم بگوییم دقیقاً مانند درختی است که در آن نمونه‌ها را دسته بندی می‌کند که از ریشه به سمت پایین رشد کرده و در انتها به گره‌های برگ خواهد رسید.برای روشن شدن بیشتر این سه موضوع را می‌توان اضافه کرد:

     هر گره داخلی یا غیر برگ را با یک ویژگی مشخص می‌کنند در واقع این ویژگی سوالی را در رابطه با مثال ورودی مطرح می‌کند
     برگ‌های این درخت در واقع با یک کلاس و یک درصد جواب مشخص خواهد شد
     در هر گره داخلی به تعداد جوابهای ممکن با این سؤال شاخه وجود دارد که هر کدام آن‌ها با میزان یا مقدار آن جواب مشخص می‌شود

الگوریتم درخت تصمیم از آنجایی که یک درخت به طور کلی از ریشه، شاخه‌ها و گره‌ها و برگ‌ها تشکیل شده است. درخت‌های تصمیم نیز همانند این ساختارها در خود دارد. در درخت تصمیم از گره‌ها که با دایره نشان داده می‌شود و شاخه‌ها که با پاره خط‌های اتصال بین گره‌ها مشخص می‌شود برای سادگی در رسم معمولاً از چپ به راست یا از بالا به پایین رسم کرده به طوری که ریشه در بالا قرار بگیرد

 همانطور که میدانید به گروه اول ریشه گفته می‌شود، در انتهای یک زنجیر که در واقع می‌تواند ریشه، شاخه یا گره باشد را برگ می‌نامیم گره‌ای که برگ نباشد را گره داخلی می گویند.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 از هر گره داخلی می‌توان دو یا چند شاخه منشعب شود همانطور که می دانیم هر گره مربوط به یک خصوصیت معین است و شاخه‌های مرتبط به آن به معنای تازه‌ای از مقادیر است در واقع این بازه‌های مقادیر باید بخش‌های این الگوریتم داده‌ها را به مجموعه‌های مشخص تقسیم کند و هر مجموعه‌ای از مجموعه‌های گفته شده زیر مجموعه‌ای از داده‌های کم و بیش همگن می‌باشد که دارای ویژگی‌های قابل پیش بینی هستند.

الگوریتم درخت تصمیم الگوریتمهای داده کاوی الگوریتم درخت تصمیم است.
دلیل پیدایش داده کاوی
دسته بندی ها : داده کاوی آکادمی داده کاوی

 به وجود آمدن هر چیزی در جهان بی دلیل نبوده و دلیلی پیدایش داده کاوی نیز دلیل و یا بهتر بگوییم دلایل خودش را دارد اصلی ترین دلیلی که باعث شد علم داده کاوی متولد شود وجود عظیم داده ها بود داده های بسیار زیادی که هیچ گونه سودی برای ما نداشتند ما به دنبال اطلاعات ارزشمندی از دل این داده های بسیار بزرگ بودیم تا دانش سودمندی را از آن استخراج کنیم.

دانشی که می توانست از پزشکی تا کسب و کار؛ از طراحی های مهندسی تا تحقیقات علمی به ما کمک کند .شاید بتوان گفت داده کاوی سیر تکاملی طبیعی تکنولوژی اطلاعات است که این سیر از تکامل ناشی از یک سیر تکاملی در صنعت پایگاه داده ، مدیریت داده و تحلیل و فهم داده ها است . در واقع تکامل تکنولوژی پایگاه داده و استفاده روز افزون از آن و کاربرد هایی که سبب ایجاد تولید عظیمی از داده‌ها شد.

این داده های عظیم نیازمند ابزاری بود که قدرت تحلیل و بررسی داشته و الگوهایی را از آن به دست بیاورد تا بتوان از آن برای مثال برای تعیین استراتژی کسب و کار یا تحقیقات علمی یا در پزشکی استفاده کرد در واقع پیدایش داده کاوی زمانی رخ داد که شکاف عظیمی میان داده ها و اطلاعات به وجود آمد . داده کاوی زنجیر اتصال این دو بود که از بررسی داده‌ها به اطلاعات می‌رسیدیم .
پیدایش داده کاویمعنی داده کاوی

 کاویدن داده که معنی داده کاوی به نظر می آید در واقع به معنی استخراج یا بهتر بگوییم معدنکاری است . در معدنکاری حجم عظیمی از سنگ ها و صخره ها وجود دارد که این سنگ ها باید شکسته شود . از دل سنگ های بزرگ چیزهای کوچکی مثل طلا ، الماس و سنگهای قیمتی را کشف میکنیم و  فرایند داده کاوی نیز مانند فرایند معدنکاری استخراج دانش از حجم انبوه داده ها است .
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
امروزه ما هر روز در حال تولید  داده هستیم حجم این داده ها به طرز عجیب غریبی هر روز بیشتر از دیروز می شود و اطلاعات ما یا همان information از این داده ها بسیار محدود است و دانش ما از این داده ها صفر است و داده کاوی تنها راه استفاده از این داده ها برای رسیدن به اطلاعات و از اطلاعات برای رسیدن به دانش است .
ویژگی های داده کاوی

بیایید از ویژگی های اصلی داده کاوی چند موردی را متذکر شویم داده کاوی به صورت اتوماتیک الگو ها را در پروژه های داده کاوی پیدا می کند نتایج احتمالی را پیش بینی  می‌کند داده کاوی نیاز به داده های صحیح ندارد نیاز به فرضیه اولیه ندارد فقط همین چند مورد از مزایای داده کاوی حقیقتاً جهانی تازه را برای ما باز می کند جهانی که می توان دانش را با سرعت بدقت بیشتری به دست آورد امروزه از نرم افزارهای متعددی برای انجام پروژه داده کاوی استفاده می شود نرم افزار رپیدماینر و وکا و R و …azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

انجام پروژه داده کاوی با متلب matlab

انجام پروژه داده کاوی با متلب (matlab)
دسته بندی ها : ابزارهای داده کاوی, نرم افزار متلب آکادمی داده کاوی

داده کاوی را میتوان علم کشف اطلاعات با استفاده از الگوریتم‌ها و تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ دانست. کاربرد داده کاوی امروزه در همه زمینه ها می باشد از جمله صنعت بیمه، صنعت بانکداری، بازاریابی و فروش که می توان نام برد . نرم افزار متلب یکی از نرم افزارهایی است که در امر انجام پروژه داده کاوی استفاده می‌شود . انجام پروژه داده کاوی با متلب در زمینه های مختلفی قابل انجام است ، برای مثال انجام پایان نامه داده کاوی با متلب امروزه در دانشجویان مهندسی بسیار فراگیر است .

برای انجام پروژه داده کاوی با متلب تماس بگیرید

تاریخچه

 آقای کلو مولر که در دانشگاه نیومکزیکو ریاست بخش علوم کامپیوتری را بر عهده داشت در اواخر دهه ۱۹۷۰ شروع به توسعه برنامه‌ای به نام متلب کرد، دلیل طراحی برنامه متلب این بود که به دانش آموزان خود اجازه دسترسی به linpack eispack را به بدون نیاز یادگیری fortran بدهد. این موضوع برای سایر دانشگاه‌ها نیز جالب توجه شد و به زودی در سراسر دانشگاه‌ها گسترش پیدا کرد. پس از شهرت برنامه متلب، آقای جک لیتل در دیدار با آقای مولر در سال ۱۹۸۳ با نرم افزار متلب آشنا شد؛ او با ذهن باز و ذکاوت قابل توجه اش قابلیت تجاری سازی برنامه متلب را با مولر در میان گذاشت و به او پیشنهاد همکاری در این زمینه را داد. در سال ۱۹۸۴ شرکت مت ورکس تأسیس شد، دفتر مرکزی این شرکت در شهر natick ایالت ماساچوست آمریکاست آنها در سال ۱۹۸۴ برنامه متلب را منتشر کردند. این نرم‌افزار ابتدا توسط مهندسین و محققین مورد استفاده قرار می‌گرفت اما پس از آن در عرصه‌های دیگر نیز مورد استقبال عموم قرار گرفت.

اما این برنامه در زمینه انجام پروژه داده کاوی دارای انتقادات متعددی از سوی متخصصین این حوزه است که در زیر به چندین مورد آن می‌پردازیم.انجام پروژه داده کاوی با متلب matlab
حل مسائل ریاضی تخصص متلب است
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 در واقع اصلی‌ترین هدف نرم افزار متلب حل مسائل ریاضی است و قاعدتاً در حل مسائل ریاضی در حوزه‌های مهندسی می‌توان گفت این نرم افزار واقعاً بی رقیب است اما در سایر موارد مانند آمار ، داده کاوی اقتصاد و غیره به طور مشخص توسعه نیافته و و مورد قبول متخصصان این حوزه نمی‌باشد.

متلب یک نرم افزار تجاری است

 متلب یک نرم افزار رایگان بوده و تحت برندی تجاری می‌باشد که این مورد علاوه بر اینکه دارای هزینه خرید برای متخصصین می باشد که غالبا خوشایند نیست .این برنامه متن باز نیست بنابراین متخصصان قابلیت توسعه نرم افزار را ندارند و متخصصان داده کاوی عموما از این نرم افزار بر انجام پروژه داده کاوی استفاده نمی‌کنند.

 عدم یکپارچه سازی متلب با سایر نرم افزارهای داده کاوی

از آنجایی که نرم افزار متلب تجاری بوده بنابراین قابلیت یکپارچه سازی با سایر نرم افزارهای داده کاوی را ندارد. معمولاً نرم افزارهای دیگر داده کاوی با استفاده از پلاگین ها و افزونه‌های قابلیت اتصال به نرم افزارهای دیگر داده کاوی را دارند و این از مزیت‌های بزرگ نرم افزارهای داده کاوی متن باز می‌باشد.انجام پروژه های داده کاوی با متلب matlab
 تفاوت پایتون با متلب

 همانطور که میدانیم پایتون یک برنامه متن باز می‌باشد و برنامه نویسان به کدهای آن به راحتی دسترسی دارند و از آن سو برنامه متلب برنامه تجاری پولی می‌باشد که نسبت به نرم افزارهای پولی نیز قیمت بالایی دارد.

 از آنجا که پایتون یک نرم افزار تجاری است ،راهنمای جامع و کاملی برای آن از سوی شرکت ارائه دهنده تولید شده است ولی در مورد برنامه پایتون از آنجایی که یک برنامه متن باز می‌باشد به صورت کلی و پراکنده در اینترنت پیدا می‌شود امروزه از پایتون استفاده های متعددی می‌شود به خاطره کاربری آسان و فوق العاده و امکانات بی نظیرش
 تفاوت متلب با نرم افزار R
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 همانطور که می دانیم نرم افزار رایگان و متن باز می‌باشد در نرم افزار R اگر بخواهیم برای مثال رده مدل رده بندی خود را عوض کنیم به راحتی تابع مربوطه را با تابع قبلی عوض می کنیم و آن تابع را روی داده‌ها اعمال می کنیم اما در برنامه متلب اینگونه نیست در برنامه متلب باید ابتدا داده‌ها را فرمت بندی کرده و تابع‌های دیگر را فراخوانی کنیم. نرم افزار R  دارای تعداد بی شماری کتابخانه در خصوص یادگیری ماشین دارد که همچنان در حال توسعه است .

 
تفاوت داده کاوی با آمار
دسته بندی ها : داده کاوی آکادمی داده کاوی

علم داده کاوی با آنالیز های متداول آماری بسیار متفاوت است ، ما در این مقاله تفاوت داده کاوی با آمار را مفصل مورد بررسی قرار داده ایم . و در زیر نمونه ای از تفاوت ها را در انجام پروژه داده کاوی و آمار به تفصیل توضیح خواهیم داد.
در داده کاوی

    ما به فرضیه احتیاجی نداریم علم داده کاوی الگوریتم هایی دارد که به طور اتوماتیک روابط را ایجاد می کند.
     علم داده کاوی به داده های صحیح و درست نیازی ندارد.
     نتایجی که از داده‌کاوی به دست می آید پیچیده است و برگردان آن به صورت مطلبی قابل فهم برای مدیران نیازمند متخصص است.

در آنالیز آماری

      در تمامی موارد آمار شناسان با یک فرضیه شروع می کنند .
    آنها برای آنالیز آماری از داده های عددی استفاده می کنند آنها رابطه های ایجاد می کنند که در نهایت به فرضیه مرتبط باشد.
     آمار شناسان داده های نابجا و نادرست را در طول آنالیز مشخص کرده و در نهایت نتایج کار خود را تفسیر و برای مدیران بیان می کنند

مثال کلاه برداری در بیمه
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 برای آنکه بتوانیم تفاوت میان داده کاوی و آنالیزهای آماری را بهتر درک کنیم می‌توانیم در مورد شناخت کلاهبرداری های شرکت بیمه این دو را با یکدیگر مقایسه کنیم .
روش داده کاوی

 یک داده کاو پس از طی مراحلی که در داده کاوی وجود دارد به جمع آوری داده ها می پردازد و سپس داده ها را یکپارچه سازی می کند و در نهایت عملیات داده کاوی را انجام میدهد علم داده کاوی در میان داده ها تمامی الگوهای غیر عادی را که از حالت عادی و نرمال آن انحراف دارد و ممکن است منجر به کلاهبرداری شود را شناسایی کرده و و آن را به صورت نتیجه تحلیل ارائه میکند.

 داده کاونتایجی را که از داده کاوی به دست آورده را بررسی کرده و با توجه به آن مراحل بعدی  که باید راجع به آنها تحقیق کند مشخص شده و در نهایت مدلهایی به دست می آید که می تواند امکان کلاهبرداری مشتریان را پیش بینی کند .
 روش آنالیز آماری

همانطور که گفتیم در آمار ما نخست به یک فرضیه نیاز داریم  آمارشناس نخست متوجه الگوی رفتاری می‌شود که سبب کلاهبرداری شده ، بر اساس این فرضیه یک سوال مطرح می‌کند تا این موضوع را مورد بررسی قرار دهد اگر نتیجه حاصله مناسب نبود آمارشناس فرضیه را اصلاح می کند یا یک فرضیه دیگری انتخاب می کند و همانطور که کاملاً مشخص است این روش نه تنها وقت گیر است بلکه بسیار به قدرت تجزیه و تحلیل یک آمارشناس بستگی دارد و بدتر از آن که الگوهایی که آمارشناس نتوانست پیش بینی کند و آنها را دریابد منجر به عدم کشف در الگوهای کلاهبرداری خواهد شد.تفاوت داده کاوی با آمار
خلاصه مقاله تفاوت داده کاوی با آمار

در تفاوت داده کاوی با آمار نتیجه گیری می شود علم داده کاوی علمی بسیار کاربردی است و ابدا در مسائل این چنینی قابل قیاس با آمار نیست زیرا که علم داده کاوی  از میان انبوه داده‌ها الگوهای آن را شناسایی می کند و نتایج کشفیات خود را به مفصل ارائه می دهد امروزه داده کاوی در بیمه ، پزشکی ، بانکداری و دیگر موارد کاربرد فراوانی دارد . اما در کشور ما ایران هنوز که هنوزه شناختی که باید نسبت به علم داده کاوی باشد ایجاد نشده است و یکی از رویاهای ما در آکادمی داده کاوی آموزش و نشر علم زیبای داده کاوی است امیدوارم روزی برسد ما از این علم استفاده بسیار مفیدی کرده و باعث پیشرفت و آبادانی هر چه بیشتر کشور عزیزمان ایران شویم
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
تعریف داده کاوی
داده کاوی یک فرآیند محاسباتی است که در واقع الگو یا الگوهایی را در مجموعه از داده های عظیم کشف میکند . در تمامی تعریف های مرتبط به داده کاوی کلمه کشف کردن را میتوان پیدا کرد . داده کاوی شاخه ای از علوم کامپیوتر است که در واقع ترکیبی از تکنیکهای آماری ، علوم اطلاعات ، یادگیری ماشینی و نظریه پایگاه داده است .
تاریخچه داده کاوی

اصطلاح Data Fishing  یا Data Dredging  به معنی صید داده بوجود آمد . این اصطلاح به این معنی است که درون حجم عظیمی از داده ها بدون در نظر گرفتن هیچگونه پیش فرضی ، هر گونه ارتباطی را مورد بررسی قرار دهیم. در سال ۱۹۸۹ اصطلاح کشف دانش در پایگاه داده مطرح شد و در سال ۱۹۹۰ اصطلاح داده کاوی بوجود آمد و در همین سال با استفاده از داده کاوی ، خرده فروش ها و بازارهای مالی به تجزیه تحلیل داده ها و پیش بینی نوسانات در نرخ بهره و افزایش مشتری پرداختند .
تفاوت داده کاوی با آمار

تحلیل های آماری در کل بنظر بی شباهت به تحلیل های داده کاوی نیستند . اما حالب ترین تفاوت این دو با هم در این است که در آمار پیش فرض هایی وجود دارد و آمار گر با تحلیل خود به اثبات یا رد آن فرضیه میپردازد اما در داده کاوی گویی داده کاو خود نیز نمیداند دقیقا دنبال چه چیزی هست ! او به دنبال ارتباط های پنهان و کشف نشده است . داده کاوی پل ارتباطی میان علم آمار ، علم کامپیوتر ، هوش مصنوعی ، الگوشناسی ، فراگیری ماشین داده می باشد.
چه چیزی اساسا باعث پیدایش داده کاوی شد ؟

میتوان گفت اصلی ترین دلیل و توجه به این دانش این بود که حجم وسیعی از داده ها موجود بود و شدیدا این نیاز بوجود آمده بود که باید از این داده ها اطلاعات و دانش مفیدی استخراج کرد و از آن برای کنترل ، تحلیل و پیش بینی استفاده کرد بنابراین دلایل کلی را  میتوان در سه مورد نوشت : حجم داده‌ها (Data) با سرعت زیادی در حال رشد است. اطلاعات (Information) ما در مورد این داده‌ها کم است. دانش (Knowledge) ما نسبت به این اطلاعات صفر است. اما پاسخ تمامی این مشکلات تنها و تنها داده کاوی است . با داده کاوی میتوان حجم عظیم داده ها را اصطلاحا کاوید و دانش را از دل آن بیرون کشید . ویژگی های اصلی داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
کشف اتوماتیک الگوها در انجام پروژه های داده کاوی
پیشبینی احتمالی نتایج و خروجی ها
تولید اطلاعات اجرایی و مفید
متمرکز بر داده های بزرگ
مزایای داده کاوی
ایجاد روابط بصورت اتوماتیک
استفاده از داده های متنوع
دینامیک بودن
عدم نیاز به داده های صحیح
ساخت مدل های واقعی
آنالیز کردن داده های واقعی
دوری از اشکالات احتمالی نمونه گیریچه چیزی اساسا باعث پیدایش داده کاوی شد ؟
اجزای اصلی سیستم داده کاوی

پایگاه داده: مجموعه‌ای از پایگاه داده ها، انباره داده، صفحه گسترده، یا دیگر انواع مخازن اطلاعات، پاکسازی داده‌ها و تکنیک‌های یکپارچه سازی روی این داده‌ها انجام می‌شود. سرویس دهنده پایگاه داده: که مسئول بازیابی داده‌های مرتبط براساس نوع درخواست داده کاوی کاربر می‌باشد.

پایگاه دانش: این پایگاه از دانش زمینه تشکیل شده تا به جستجو کمک کند یا برای ارزیابی الگوهای یافته شده از آن استفاده می‌شود.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
موتور داده کاوی: این موتور جزء اصلی سیستم داده کاوی است و به طور ایده آل شامل مجموعه‌ای از پیمانه‌ها نظیر توصیف، تداعی، کلاس بندی، آنالیز خوشه‌ها و آنالیز تکامل و انحراف است.

پیمانه ارزیابی الگو: این جزء معیارهای جذابیت را به کار می‌بندد و با پیمانه داده کاوی تعامل می‌کند، بدین صورت که تمرکز آن بر جستجو بین الگوهای جذاب می‌باشد، و از یک حد آستانه جذابیت استفاده می‌کند تا الگوهای کشف شده را ارزیابی کند.

واسط گرافیکی کاربر: این پیمانه بین کاربر و سیستم داده کاوی ارتباط برقرار می‌کند، به کاربر اجازه می‌دهد تا با سیستم داده کاوی از طریق پرس و جو ارتباط برقرار کند. این جزء به کاربر اجازه می‌دهد تا شمای پایگاه داده یا انباره داده را مرور کرده، الگوهای یافته شده را ارزیابی کرده و الگوها را در فرم‌های بصری گوناگون، بازنمایی کند.
کاربردهای داده کاوی

علم داده کاوی جزو ده علم برتری است که تحولی در عصر تکنولوژی ایجاد نموده است . در هر فضایی که داده ای تولید میشود میتوان گفت داده کاوی میتواند کاربرد داشته باشد . از جمله امور تجاری و مالی، امور پزشکی، زیست پزشکی، تجزیه و تحلیلهای مربوط به DNA، ورزش و سرگرمی، کشف ناهنجاریها و اسناد جعلی، ارتباطات از راه دور، کتابداری و اطلاع‌رسانی … امروزه استفاده از داده کاوی در شرکتها به امری حیاتی تبدیل شده است . تمامی شرکتهایی که پارامتر مشتریان در کانون توجه است مانند فروشگاه‌ها، شرکتهای مالی، ارتباطاتی، بازاریابی و غیره استفاده از داده کاوی برای کشف اطلاعات ضروری است . این اطلاعات حاصل از داده کاوی به شرکتها کمک میکند تا ارتباطهای عوامل داخلی قیمت، محل قرارگیری محصولات و مهارت کارمندان را با عوامل خارجی از جمله: وضعیت اقتصادی، رقابت در بازار و محل جغرافیایی مشتریان کشف نمایند. انجام پروژه های داده کاوی پیش‌بینی وضع آینده بازار، گرایش مشتریان و شناخت سلیقه‌های عمومی آنها را برای شرکتها ممکن می‌سازد .  بگذارید چند مثال در زمینه های مختلف بزنیم و هر کدام را مقداری توضیحی بدهیم .
در زمینه صنعت

یکی از مثالهای معروف استفاده از داده کاوی در صنعت متعلق به شرکت فولادسازی پوهانگ است . که با استفاده از الگوریتمهای داده کاوی حدود ۱۵ درصد میزان مصرف انرژی را کاهش دادند که نتیجه این کاهش ۳/۱ میلیون دلار صرفه جویی بوده واین نتیجه قطعا باعث کاهش قیمت محصولات در نتیجه افزایش فروش و رضایتمندی بیشتر مشتریان شده است .
در هتل‌داری
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
در صنعت هتلداری استفاده از داده کاوی میتواند فرق برنده و بازنده را مشخص کند . یکی از هتلهای مشهوری که در لاس وگاس است ؛ برای افزایش رضایتمندی مسافران از الگوریتمهای داده کاوی بهره برد . این هتل بصورت پرسشنامه داده هایی جمع نمود و توانست عواملی که باعث میشود مسافران دوباره به هتل بازگردند را پیدا کرده و با طبقه‌بندی مسافران، مسافران وفادار به هتل را پیدا کنند.
در مدیریت ریسک

در بانکی از بامکهای کانادا مسئله مهم تقلب در حسابها و چگونگی و میزان برگشت وامهای داده شده توسط بانک با استفاده از الگوریتم های داده کاوی را حل نمودند . حوزه‌های داده‌کاوی در سه حوزه مستقل به‌کار می‌رود و در آنها ریشه دوانده است:  ۱٫ آمار کلاسیک و الگوهای آماری  ۲٫ هوش مصنوعی  ۳٫ یادگیری خودکار و شبکه‌های عصبی
مراحل داده کاوی

مرحله اول: تشکیل انبار داده. با توجه به عنوان، این مرحله برای تشکیل محیطی پیوسته و یک پارچه جهت انجام مراحل بعدی و داده کاوی در آن، انجام می گیرد. در حالت کلی انبار داده مجموعه پیوسته و طبقه بندی شده است که دائما در حال تغییر بوده و دینامیک است که برای کاوش آماده می شود.

مر حله دوم: انتخاب داده ها. در این مرحله برای کم کردن هزینه های عملیات داده کاوی، داده هایی از پایگاه داده انتخاب می شوند. که مورد مطالعه هستند و هدف داده کاوی دادن نتایجی در مورد آن هاست.

مرحله سوم: تبدیل داده ها. مشخص است برای انجام عملیات داده کاوی لزوما باید تبدیلات خاصی روی داده ها انجام گیرد ممکن است این تبدیلات خیلی راحت و مختصر مثل تبدیل byte به integer باشد یا خیلی پیچیده و زمان بر و با هزینه های بالا مثل تعریف صفات جدید و یا تبدیل و استخراج داده ها از مقادیر رشته ای و … باشد.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
مرحله چهارم: کاوش در داده ها. در این مرحله است که داده کاوی انجام می شود. در این مرحله با استفاده از تکنیک های داده کاوی داده ها مورد کاوش قرار گرفته، دانش نهفته در آن ها استخراج شده و الگو سازی صورت می گیرد.

مرحله پنجم: تفسیر نتیجه در این مرحله نتایج و الگوهای ارائه شده توسط ابزار داده کاوی مورد بررسی قرار گرفته و نتایج مفید معین می شود. طرز کار ابزار داده کاوی این گونه است که ابزار به دنبال اثبات این است که وجود چیزی به معنای وجود چیز دیگری است و سعی می کند در درجه اول از توالی ارتباطات برای کشف یک الگو بهره بگیرد و در نهایت اطلاعات بدست آمده را دسته بندی کند تا به الگوی خاصی برسد که بتواند آن را براساس فاکتورهای داخلی به مخاطبش ارائه دهد.
CRISP-DM (انجام پروژه داده کاوی)

یکی از متداول‌ترین فرآیندها برای انجام پروژه داده کاوی ، CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining)  نام دارد. این استاندارد اولین بار در میانه دهه ۱۹۹۰ میلادی توسط گروهی از شرکت‌های اروپایی به‌عنوان روشی برای انجام پروژه داده کاوی ارائه شد. شکل-۱ فرآیند یک پروژه داده‌کاوی را تحت این استاندارد نشان می‌دهد. این فرآیند شش مرحله‌ای از درک نیازهای اصلی کسب‌وکار شروع می‌شود و به ارائه راهکاری برای آن نیاز ختم می‌شود. اگرچه مراحل این فرآیند به دنبال یکدیگر می‌آیند اما در عمل رفت‌وبرگشت‌های زیادی بین مراحل مختلف این فرآیند وجود دارد. کسانی که درگیر پروژه‌های داده‌کاوی بوده‌اند، به‌خوبی می‌دانند که کار کردن با داده نیازمند سعی و خطا و آزمایش کردن است.   اگر متن های قدیمی و کلاسیک داده کاوی را مطالعه کرده باشید، در آن چهار وظیفه ی اساسی برای داده کاوی برشمرده شده استروش کریسپ

    دسته بندی (Classification)
    خوشه بندی (Clustering)
    تحلیل قواعد انجمنی (Association Rules)
    مصور سازی (Visualization)
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
که البته کمابیش نقش های دیگری نیز به ان اضافه می کنند ولی در کل همین است که همین است. خب این یک تقسیم بندی. در تقسیم بندی دیگر، تمام الگوریتم های داده کاوی و یادگیری ماشین به سه دسته کلی:

    یادگیری با ناظر (Supervised Learning)
    یادگیری بدون ناظر (Unsupervised Learning)
    یادگیری نیمه ناظر (Semi-Supervised Learning)

هر کدام از این تقسیم بندی ها الگوریتم ها و دنیای خودش را دارد ولی به طور کلی، یادگیری با ناظر با استفاده از برچسب یا label داده ها، برچسب داده های مشاهده نشده را تشخیص می دهد ولی در یادگیری بدون ناظر معمولا برچسب داده ها موجود نیست. یادگیری نیمه ناظر هم چیزی بین این دوتاست که معمولا حالت استاد-شاگردی در آن شبیه سازی می شود و استاد تنها در بعضی مواقع خاص تقلب هایی به شاگردش که الگوریتم باشد، می رساند. هر کدام از این سه حالت کلی، دنیای خاص خودشان را دارند. به طور مثال خود یادگیری باناظر در یک دسته بندی به زیربخش های زیر می تواند تفکیک شود: ( بر مبنای کتاب Machine Learning With R)

یادگیری تنبل (Lazy Learning): که با استفاده از ذخیره سازی داده ها، دسته بندی را انجام می دهند. مثال بارزش الگوریتم نزدیک ترین همسایگی (KNN) است.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
یادگیری احتمالی (Probabilistic Learning): با استفاده از تکنیک ها و روش های آماری نظیر تئوری بیزین، کار دسته بندی را انجام می دهند.

یادگیری تقسیم و غلبه (Divide and Conquer Learning): با استفاده از استراتژی معروف انگلیس در سال های دور و شاید الان، یعنی تقسیم و غلبه، دسته بندی صورت می گیرد. مثال معروفش درخت تصمیم است.

پیش بینی مقدار عددی (Regression Methods): در اینجا برچسب خود مقدار متغیر پاسخ است که با استفاده از الگوریتم های مختلف، پیش بینی می شود. مثال معروفش همان رگرسیون خطی است.

روش های جعبه سیاهی (Black-box Methods): که نحوه ی عملکرد دقیق در میانه های راه اجرای الگوریتم ها قابل تفکیک نیست که عمدتا ناشی از پیچیدگی ذات متغیرها و تعداد زیاد آنهاست. اصلی ترین روش شبکه عصبی و خانواده ی پرجمعیت آن است.در یادگیری ماشین و داده کاوی هیچ وحی منزل ای وجود ندارد لذا این تقسیم بندی یک تقسیم بندی پیشنهادی است. بنابراین با این فرض می توان حوزه ی کلی یادگیری بدون ناظر را نیز به زیربخش های زیر تقسیم کرد: ( بر مبنای کتاب Data Mining Concepts and Techniques)

    خوشه بندی افرازی (Partitioning Methods)
    خوشه بندی سلسه مراتبی (Hierarchical Methods)
    خوشه بندی چگالی محور (Density-Based Methods)
    خوشه بندی شبکه ای (Grid-Based Methods)

نرم افزارهای داده کاوینرم افزارهای داده کاوی

انجام پروژه داده کاوی با نرم افزار RapidMiner: این نرم‌افزار که به گفته سازندگان آن تلاش بر این کرده است که به صورت یکپارچه عملیاتِ مختلفِ حوزه‌ی علوم‌داده را تجمیع کند و به دانشمندانِ علوم داده اجازه دهد به سرعت مدل‌های مورد نیاز برای عملیات داده‌کاوی را شناسایی کنند.

انجام پروژه داده کاوی با نرم افزار Weka : نرم‌افزار وکا(weka) مجموعه‌ای از الگوریتم‌های مختلف جهت عملیات داده‌کاوی را در اختیار متخصصان و دانشمندانِ علوم داده می‌گذارد. کار با این نرم‌افزار بسیار ساده است و در اینجا کتابی جهت آموزش نرم افزار weka توسط خود سایت سازنده قرار داده شده است.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
انجام پروژه داده کاوی با نرم افزار Orange یکی از نرم‌افزارهای بسیار ساده و لذت بخش جهت انواع عملیات داده‌کاوی نرم افزاری Orange است. این نرم افزار به خاطرِ سادگی و واسطِ کاربریِ ساده‌ی آن می‌تواند موردِ استفاده‌ی بسیاری از متخصصانِ حوزه‌ی علوم‌داده باشد. حتی دوستانی که به تازگی به دنبالِ یادگیریِ علوم داده هستند، می‌توانند از این نرم افزار استفاده کنند.

انجام پروژه داده کاوی با نرم افزار Neural Designer مخصوص طراحی شبکه های عصبی اگر با شبکه‌های عصبی آشنا باشید می‌دانید که طراحیِ این گونه شبکه‌ها معمولاً کارِ وقت‌گیری است و نیاز به دقتِ بالایی دارد. با استفاده از نرم افزار Neural Designer به راحتی می‌توانید شبکه‌های عصبیِ مخصوصِ خود را طراحی کنید و مدل‌های مختلفِ داده را توسط آن ها آزمایش کنید.

داده کاوی, نرم افزار رپیدماینر آکادمی داده کاوی

مراحل داده کاوی
دسته بندی ها : داده کاوی آکادمی داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
علم داده کاوی کشف گنج اطلاعات  از میان انبوه داده‌های عظیم است ، دقیقاً مانند کشف طلا از میان صخره ها و سنگ های بزرگ ما در این مقاله مراحل داده کاوی را مورد بررسی قرار می‌دهیم قبل از شروع جامعه هر مرحله ابتدا بگذارید تمامی مراحل انجام پروژه داده کاوی را به صورت کوتاه معرفی کنیم :

    مرحله اول: تشکیل انبار داده
    مرحله دوم: انتخاب داده ها
    مرحله سوم: تبدیل داده ها
    مرحله چهارم: در داده ها
    مرحله پنجم: تفسیر نتیجهمراحل داده کاوی

مرحله اول انبار داده ها

 تعریف Ralhp Kimball از انبار داده ها :

در واقع یک DW نسخه ای است از داده های تراکنشی چه به صورت کاملا اختصاصی برای گزارش گیری پرس و جوها سازماندهی شده است. اما بر این تعریف دو ایراد می توان گرفت نخست در یک DW گاهی داده های غیر تراکنشی رفیق می شود اما معمولا  90 الی 95 درصد داده ها تراکنشی است . در ثانی خروجی اصلی سیستم های دیدنی در واقع لیست های فهرست دار queries در حجم کم و یا گزارش های اداری در حجم زیاد است .
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
تعریف دوم

 اگر تعریف ما از داده حقیقت قابل مشاهده یا قابل نصب باشد و تعریف ما از اطلاع مجموعه سازماندهی شده از حقیقت ها یا داده های با ارتباط و با هدف باشند و تعریف موسسه و عملیاتی در واقع محیطی باشد که برای داده ها و برنامه‌های لازم برای ادامه حیات فعالیت های یک سازمان صورت میگرد . و آخرین تعریف ما مربوط به انبار داده اطلاعی است که تعریف آن به این شرح است که انبار داده مجموعه ای از داده ها و برنامه ها برای تحلیل و تصمیم گیری، جدا از سیستم عملیاتی باشد آنگاه می توانیم بگوییم یک انبار داده DW در واقع دارای معماری جداگانه ای برای نگهداری داده های حساس تاریخی است که این داده ها از انبار داده های عملیاتی به دست آمده است و به صورت قابل درکی برای عملیات تحلیل سازمانی استفاده می شود.

  پیشینه

بعد از رشد قابل ملاحظه ای در استفاده از TPS ها به عنوان سیستم های پردازش تراکنش ای در  بخش‌های عملیاتی سازمان  نیاز به سیستم های اطلاعاتی که بتوانند عملیاتی به صورت گزارش گیری در رده گزارش های مدیریتی را سازماندهی کنند ، شدیدا نیاز می شد . از آنجایی که با وجود آمدن جزایر فناوری یعنی سیستم هایی که به صورت جدا از هم به فعالیت می پرداختند امکان تهیه گزارشی ترکیبی از تمام این ها به نوعی غیر ممکن می نمود بنابراین با وجود این مشکلات حرکت به سمت سیستم‌های اطلاعات مدیریت مخصوصاً سیستم های گزارش گیری مدیریتی آغاز شد اما متاسفانه این سیستم ها به شدت به TPS ها  نیاز داشتند و داده های آنها یک مرجع بود و تغییر در یکی باعث تغییر در کل سیستم می شد بنابراین مدل فکری جدیدی به نام انبار داده ها به وجود آمد.

 دلایلی که باعث شد از DW استفاده شود

    کاهش زمان  پردازش با استفاده از منابع IO  مجزایی
    برای گزارش گیری و انجام پرس و جو
    استفاده از مدل های داده ای و یا تکنولوژی های سرور برای ارتقاء سرعت عملیاتی گزارش گیری و پرس جو
    ایجاد  وسیله ای برای سرعت بخشیدن به عملیات گزارش گیری
    امکان  تصحیح کردن داده ها بدون تغییر دادن سیستم‌های پردازش تراکنش ها
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
روش کار به چه صورت است ؟

در dw  فرایندی بهنام  ETL   داریم که در این فرآیند داده ها از سیستم های پردازش تراکنش استخراج می شود E در واقع تغییر فرمت هایی است که در آن صورت می گیرد  و T قالب  داده ای جدید  و مناسب برای گزارش گیری است و L مرحله ای است که در آن از طریق داده کاوی و مکانیزمی مانندOLAP پرس و جو ها را ایجاد می کنیم و گزارشات را تهیه میکنیم.مراحل داده کاوی آکادمی داده کاوی

مرحله دوم انتخاب داده ها

برای آنکه هزینه های عملیات داده کاوی را کاهش دهیم نیاز است داده هایی را که از پایگاه داده انتخاب کنیم کوچکتر شوند .  در واقع باید  تولید  یک مجموعه کوچکتر از داده‌های اولیه بصورتی باشد که داده کاوی روی آن با داده کاوی روی داده های اولیه نتایج مشابهی را به دست دهد . این از طریق حذف خصیصه های غیر مرتبط با نوع عملیات داده کاوی مورد نظر انجام می گید .سه روش کلی برای انتخاب خصایص مرتبط با دیتا ماینینگ وجود دارد

انتخاب پیشرونده: در هر مرحله ما خصیصه ای را که بیشترین ارتباط را دارد برمی گزینیم.

انتخاب  عقب رونده: در هر مرحله ای خصیصه ای را که کمترین ارتباط را دارد انتخاب می کنیم و آن را حذف می کنیم .

روش ترکیبی: ترکیب انتخاب پیشرونده و انتخاب عقب رونده است.
مرحله سوم انتخاب داده ها

سیستم های اطلاعاتی و برنامه های کاربردی یک سازمان در طول زمان با توجه به نیازهای موجود معمولا یا تولید و یا تغییر شکل می دهند . در نتیجه یکسان سازی آنها یک امر کاملا حیاتی می باشد . یکسان سازی داده ها ، برقراری ارتباط بین فیلدها و شکل سازی داده ها در این مرحله صورت می پذیرد. گاهی  این تبدیلها آسان و سریع انجام می‌گیرد گاهی بسیار پیچیده و زمانبر است.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 کیفیت اطلاعات چیزی نیست که به راحتی قابل دریافت باشد، بلکه می‌توان کیفیت اطلاعات را از صحت و نتایج آن به دست آورد و این اطلاعات با این فاکتور در طول زمان قابل سنجش است، بنابراین با ایجاد شاخص های مناسب برای اطلاعات مورد نیاز کیفیت اطلاعات را در طول زمان مورد بررسی قرار می دهیم. در واقع کیفیت اطلاعات مجموعه ای از نیازهای اطلاعاتی است که برای برطرف کردن یک نیاز اطلاعاتی یا همان انجام کاری که مورد نیاز است مورد استفاده قرار میگیرد .مراحل داده کاوی

 کاوش داده ها

معمولا این مرحله با نوشتن مقادیر زیادی گزارش و تحقیق استعلام از آنها اشتباه گرفته می شود . کاوش داده از طریق تجهیزات مخصوصی که عملیات کاوش را بر اساس مدل های تجزیه و تحلیل انجام می دهد . بررسی داده ها با انگیزه کشف نکات ارزشمند و دریافت اطلاعات مفید در حجم قابل توجهی داده که در طول زمان در کار و تجارت به دست آمده است را کاوش داده می گوییم  و این امر تفاوت های اساسی  با آنالیز های متداول آماری دارد و منبع معمول کاوش داده همان انبار داده است .
تحلیل و تفسیر نتیجه

تفسیر نتیجه در این مرحله نتایج و الگوهای ارائه شده توسط ابزار داده کاوی مورد بررسی قرار گرفته و نتایج مفید معین می شود. طرز کار ابزار داده کاوی این گونه است که ابزار به دنبال اثبات این است که وجود چیزی به معنای وجود چیز دیگری است و سعی می کند در درجه اول از توالی ارتباطات برای کشف یک الگو بهره بگیرد و در نهایت اطلاعات بدست آمده را دسته بندی کند تا به الگوی خاصی برسد که بتواند آن را براساس فاکتورهای داخلی به مخاطبش ارائه دهد.

نجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر
دسته بندی ها : داده کاوی, نرم افزار رپیدماینر آکادمی داده کاوی

مقدمه
انجام پروژه های داده کاوی با ابزارهای مختلفی قابل انجام است یکی از مهمترین و پرطرفدارترین این ابزارها نرم افزار رپیدماینر rapidminer است . انجام پایان نامه داده کاوی با رپیدماینر یکی از پرطرفدارترین پایان نامه هاست . از طریق این نرم افزار تمامی مراحل داده کاوی از جمله پیش پردازش، انتخاب ویژگی، ایجاد مدل و تصویر سازی نتایج قابل انجام است از آن جهت با استفاده از این نرم افزار تمامی پروژه های تجاری، علمی و تحقیقاتی قابل انجام است. رپیدماینر به صورت کاملی از الگوریتم ها و روش های داده کاوی پشتیبانی می کند . از جمله الگوریتم های مهمی که در انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر ارائه شده است میتوان به موارد زیر اشاره کرد:

    انواع الگوریتم های شبکه عصبی
    الگوریتم های خوشه بندی
    الگوریتم نایو بیز
    انواع الگوریتم های رگرسیون
    انواع الگوریتم های درخت تصمیم
    و انواع متنوع الگوریتم های داده کاوی

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.comکاوی با داشتن برترین متخصصها می تواند در زمینه های که در زیر اشاره می شود به شما کمک کند:

    مشاوره انجام پایان نامه داده کاوی با نرم افزار رپیدماینر (rapudminer)
    آموزش نرم افزار رپیدماینر با فیلم های آموزشی و تماس مستقیم با متخصص
    پیاده سازی مقاله بیس با نرم افزار رپیدماینر
    ارائه موضوع جدید و نو در زمینه داده کاوی و پیاده سازی با رپیدماینر
    استخراج مقاله از پایان نامه داده کاوی

سفارش انجام پروژه رپیدماینر
انجام پروژه رپیدماینر - انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر rapidminer

معرفی نرم افزار رپید ماینر RapidMiner  

نرم افزار رپیدماینر، نرم افزاری توانمند در مباحث داده کاوی، یادگیری ماشینی، تحلیل و پیش بینی و تحلیل کسب و کار میباشد. امروزه این برنامه کاربردهای زیادی  در کسب و کار و امور تجاری ،و هم در امور تحقیقاتی، آموزشی، یادگیری و … دارد. این برنامه تمامی مراحل مورد نیاز را از آماده سازی اطلاعات اولیه گرفته تا بصری کردن نتایج، ارزیابی و اعتبار سنجی و بهینه سازی خروجی را در یک محیط یکپارچه و واحد انجام می دهد که این برای یک محقق عالی است. هسته اصلی این پلتفرم نرم افزاری به صورت متن باز و رایگان است که باعث شده محصولات رایگان و تجاری زیادی بر اساس آن نوشته شده است.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
این محصول در سالهای ابتدایی عرضه یعنی سال ۲۰۰۱ با نام (YALE (Yet Another Learning Environment  شناخته میشد. کم کم با افزایش قابلیتها در سالهای بعد نهایتا در سال ۲۰۰۷ به نام کنونی آن یعنی RapidMiner تغییر نام پیدا کرد. این نرم افزار به جهت سادگی کارکرد آن در سالهای اخیر توجه بسیاری از محققین و دانشجویان را به خود جلب کرده است و از طرفی مدل توسعه متن باز این محصول نیز باعث شده است تا برنامه نویسان تمایل بیشتری به توسعه آن داشته باشند. این نرم افزار از الگوریتمهای مختلفی برای آماده سازی و مدلسازی اطلاعات استفاده میکند این قابلیت فوق العاده باعث شده است که تا پروژه های دانشجویی با رپیدماینر یا انجام پایان نامه با رپیدماینر بسیار فراگیر شود . یا لااقل برای قسمتهای زیادی از کارشان از این محصول قدرتمند استفاده کنند. محیط کاربری بسیار خوب و دلچسب و آسانی دارد. لازم به ذکر است این نرم افزار به عنوان پرکاربردترین نرم افزار داده کاوی در سال ۲۰۱۴ شناخته شده است.
نقاط قدرتمند نرم‌افزار رپیدماینر

    امکان تصحیح و خطایابی بسیار سریع در نرم افزار
    ظاهر کاربرپسند
    وجود آموزش‌های ویدیویی مناسب در اینترنت
    ارائه گزارش و رونوشت از مراحل اجرای الگوریتم
    نمای گرافیکی خوب و زیبا
    قابلیت تطابق با فایل‌های خروجی بسیاری از نرم‌افزار‌ها مانند Excel
    مستندات شامل راهنمای بسیاری از عملگر‌ها در نرم‌افزار
    امکان اجرای هم‌زمان الگوریتم‌های یادگیری متفاوت در نرم‌افزار و مقایسه آن‌ها با یک‌دیگر در ابزار در نظر گرفته شده‌است
    امکانات ویژه نرم افزار رپیدماینر (rapidminer)
    از آنجا که این نرم افزار با استفاده از زبان جاوا، پیاده سازی و توسعه یافته ، امکان کار در سیستم‌های عامل‌ مختلف از جمله ویندوز، لینوکس و سیستم‌های مکینتاش برای این نرم‌افزار وجود دارد
    امکانات متن‌کاوی نیز در این نرم‌افزار پیش‌بینی شده‌است
    کلیه الگوریتم‌های یادگیری مدل در نرم‌افزار داده‌کاوی WEKA پس از به هنگام‌سازی RapidMiner  به نرم‌افزار اضافه خواهند شد

برخی از نمونه پروژه های انجام شده در رپیدماینر

    پیش بینی بار مصرفی برق با درخت تصمیم
    استخراج قوانین از الگوی تصویر با FP-GROWTH
    طبقه بندی تراکنش های دستگاه خودپرداز ATM  با استفاده از شبکه عصبی
    انجام پروژه RAPIDMINER کشف تقلب
    انجام پروژه داده کاوی و پیاده سازی مقالات داده کاوی با موضوعات کشف فیشینگ و کشف تقلب در تراکنش های مالی
    شناسایی مشتریان با اعتبار بانک و موسسات مالی
    هوش تجاری مشتریان سایتهای تجاری ، کسب و کار اینترنتیazsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
    انجام پروژه تشخیص خرابی
    انجام پروژه RAPIDMINER رضایت مندی مشتریان
    انجام پروژه رپیدماینر با موضوعات رضایتمندی مشتریان ، CRM،ECRM
    آموزش انجام پایان نامه داده کاوی رضایتمندی مشتری ، شناسایی مشتریان وفادار
    تشخیص عیب و خطا در سیستم
    تشخیص بیماری

انجام پروژه رپیدماینر - انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر rapidminer

الگوریتم ها و روش های نرم افزار رپیدماینر

انجام پروژه های داده کاوی (Data Mining) و مشاور انجام پایان نامه یا آموزش انجام پایان نامه در زمینه های رده بندی (Classification)، خوشه بندی (Clustering)، پیش بینی (Prediction)، انتخاب ویژگی (Feature Selection) و قواعد انجمنی (Association Rules) با استفاده از روش ها و الگوریتم های مختلفی نظیر

    شبکه عصبی مصنوعی (Ann)
    شبکه های عصبی مصنوعی (RBF)
    درخت تصمیم–هرس درخت تصمیم–درخت تصمیم با شاخص جینی و آنتروپی
    بگینگ و بوستینگ
    الگوریتم ژنتیک , ازدحام ذرات
    الگوریتم های فراابتکاری
    ماشین بردار پشتیبان
    ماشین بردار پشتیبان با بهینه ساز ازدحام ذرات
    تشخیص داده پرت با کانزدیکترین همسایه(Knn)
    تشخیص داده پرت محلی
    انواع روش های نمونه برداری و بیش نمونه گیری
    روش های حل مشکل رده نامتوازن
    سیستم استنباط بیزین
    قواعد همسایگی با fp-growth,apriory
    تحلیل نتایج با رسم نمودار Roc
    انواع مختلف روش های انتخاب ویژگی:شاخص ریلیف، ازدحام ذرات،شاخص جینی و …


هزینه انجام پروژه داده کاوی
دسته بندی ها : ابزارهای داده کاوی, پایتون, داده کاوی, نرم افزار R, نرم افزار رپیدماینر, نرم افزار کلمنتاین, نرم افزار متلب, نرم افزار وکا آکادمی داده کاوی

خلاصه
در این مقاله در مورد  هزینه انجام پروژه داده کاوی و انواع انجام پروژه‌های داده کاوی توسط متخصصان این حوزه توضیح داده خواهد.
نحوه محاسبه هزینه انجام پروژه داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 هزینه انجام پروژه‌های داده کاوی بسته به فاکتورهای متفاوت هزینه‌های متفاوتی دارد. یکی از مواردی که در قیمت گذاری پروژه لحاظ می‌شود پیچیدگی پروژه است که با میزان وقتی که متخصص در انجام پروژه داده کاوی صرف می‌کند مرتبط است و در قیمت گذاری مؤثر است.

در انجام پروژه داده‌ها باید مشخص شوند برخی مواقع صاحب پروژه اصلاً داده ندارد یا داده مناسب ندارد که متخصصان آکادمی داده کاوی، داده مناسب را انتخاب می‌کنند. تعداد الگوریتم و نوع نرم افزار و زمان انجام پروژه از موارد دیگری است که در قیمت گذاری پروژه تاثییر گذار است.

در انجام  برخی از پروژه‌ها  مانند آموزش پایان نامه علاوه بر الزام نوآوری و رعایت ساختار دقیق  و آموزش مستمر صاحب پروژه با ارسال ویدیوها و ویس‌ها و توضیحاتی که از طریق تلفن صورت می‌گیرد تا  صاحب پروژه کاملاً در انجام پایان نامه داده کاوی آموزش ببیند. طبیعتاً زمان و دقت این نوع پروژه‌ها زمان و انرژی بیشتری می‌گیرد که در قیمت گذاری پروژه مؤثر است.هزینه انجام پروژه داده کاوی
 انجام پروژه داده کاوی با نرم افزارهای متفاوت

 نوع نرم افزار نیز در قیمت گذاری گاها متفاوت است. اگر پروژه‌ای نیازی به کد زدن داشته باشد برای مثال از زبان برنامه نویسی پایتون استفاده می‌شود که نسبت به انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر به علت صرف هزینه زمانی بیشتر هزینه بالاتری دارد.
پروژه داده کاوی آماده

 آکادمی داده کاوی با داشتن متخصصان بسیار  متبحر دارای تعداد زیادی پروژه آماده داده کاوی می‌باشد. این پروژه‌ها با داده‌های استاندارد در حوزه داده کاوی مثل بیمه‌ها، بانک‌ها، تشخیص بیماری و … که بسته به فهرست مطالب و نوع الگوریتم و تعداد الگوریتم و گام‌ها دارای قیمت‌های متفاوتی هستند. از جمله داده‌های آماده را می‌توان بطور کلی بصورت زیر فهرست کرد:
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
     پروژه آماده داده کاوی با رپیدماینر
     پروژه آماده داده کاوی با پایتون
     پروژه  آماده داده کاوی با متلب
     پروژه آماده داده کاوی با  زبان برنامه نویسی R
    پروژه آماده داده کاوی با وکا
    پروژه آماده داده کاوی با  spss modeler

پروژه‌ای ک تحویل داده خواهد شد یک فایل داکیومنت خواهد بود ک معمولاً با روش کریسپ انجام می‌شود. فایلی که تحویل درخواست کننده می‌شود، شامل فایل داده، فایل اجرایی نرم افزار و راهنمای اجرا در نرم افزار می‌باشد که شامل موارد زیر است:

    مراحل کار
    مراحل اجرا در نرم فزار
    تشریح داده
     رسم نمودارهای داده

مراحل داده کاوی
دسته بندی ها : داده کاوی آکادمی داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
علم داده کاوی کشف گنج اطلاعات  از میان انبوه داده‌های عظیم است ، دقیقاً مانند کشف طلا از میان صخره ها و سنگ های بزرگ ما در این مقاله مراحل داده کاوی را مورد بررسی قرار می‌دهیم قبل از شروع جامعه هر مرحله ابتدا بگذارید تمامی مراحل انجام پروژه داده کاوی را به صورت کوتاه معرفی کنیم :

    مرحله اول: تشکیل انبار داده
    مرحله دوم: انتخاب داده ها
    مرحله سوم: تبدیل داده ها
    مرحله چهارم: در داده ها
    مرحله پنجم: تفسیر نتیجهمراحل داده کاوی

مرحله اول انبار داده ها

 تعریف Ralhp Kimball از انبار داده ها :

در واقع یک DW نسخه ای است از داده های تراکنشی چه به صورت کاملا اختصاصی برای گزارش گیری پرس و جوها سازماندهی شده است. اما بر این تعریف دو ایراد می توان گرفت نخست در یک DW گاهی داده های غیر تراکنشی رفیق می شود اما معمولا  90 الی 95 درصد داده ها تراکنشی است . در ثانی خروجی اصلی سیستم های دیدنی در واقع لیست های فهرست دار queries در حجم کم و یا گزارش های اداری در حجم زیاد است .

تعریف دوم

 اگر تعریف ما از داده حقیقت قابل مشاهده یا قابل نصب باشد و تعریف ما از اطلاع مجموعه سازماندهی شده از حقیقت ها یا داده های با ارتباط و با هدف باشند و تعریف موسسه و عملیاتی در واقع محیطی باشد که برای داده ها و برنامه‌های لازم برای ادامه حیات فعالیت های یک سازمان صورت میگرد . و آخرین تعریف ما مربوط به انبار داده اطلاعی است که تعریف آن به این شرح است که انبار داده مجموعه ای از داده ها و برنامه ها برای تحلیل و تصمیم گیری، جدا از سیستم عملیاتی باشد آنگاه می توانیم بگوییم یک انبار داده DW در واقع دارای معماری جداگانه ای برای نگهداری داده های حساس تاریخی است که این داده ها از انبار داده های عملیاتی به دست آمده است و به صورت قابل درکی برای عملیات تحلیل سازمانی استفاده می شود.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
  پیشینه

بعد از رشد قابل ملاحظه ای در استفاده از TPS ها به عنوان سیستم های پردازش تراکنش ای در  بخش‌های عملیاتی سازمان  نیاز به سیستم های اطلاعاتی که بتوانند عملیاتی به صورت گزارش گیری در رده گزارش های مدیریتی را سازماندهی کنند ، شدیدا نیاز می شد . از آنجایی که با وجود آمدن جزایر فناوری یعنی سیستم هایی که به صورت جدا از هم به فعالیت می پرداختند امکان تهیه گزارشی ترکیبی از تمام این ها به نوعی غیر ممکن می نمود بنابراین با وجود این مشکلات حرکت به سمت سیستم‌های اطلاعات مدیریت مخصوصاً سیستم های گزارش گیری مدیریتی آغاز شد اما متاسفانه این سیستم ها به شدت به TPS ها  نیاز داشتند و داده های آنها یک مرجع بود و تغییر در یکی باعث تغییر در کل سیستم می شد بنابراین مدل فکری جدیدی به نام انبار داده ها به وجود آمد.

 دلایلی که باعث شد از DW استفاده شود

    کاهش زمان  پردازش با استفاده از منابع IO  مجزایی
    برای گزارش گیری و انجام پرس و جو
    استفاده از مدل های داده ای و یا تکنولوژی های سرور برای ارتقاء سرعت عملیاتی گزارش گیری و پرس جو
    ایجاد  وسیله ای برای سرعت بخشیدن به عملیات گزارش گیری
    امکان  تصحیح کردن داده ها بدون تغییر دادن سیستم‌های پردازش تراکنش ها

روش کار به چه صورت است ؟

در dw  فرایندی بهنام  ETL   داریم که در این فرآیند داده ها از سیستم های پردازش تراکنش استخراج می شود E در واقع تغییر فرمت هایی است که در آن صورت می گیرد  و T قالب  داده ای جدید  و مناسب برای گزارش گیری است و L مرحله ای است که در آن از طریق داده کاوی و مکانیزمی مانندOLAP پرس و جو ها را ایجاد می کنیم و گزارشات را تهیه میکنیم.مراحل داده کاوی آکادمی داده کاوی

مرحله دوم انتخاب داده ها
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
برای آنکه هزینه های عملیات داده کاوی را کاهش دهیم نیاز است داده هایی را که از پایگاه داده انتخاب کنیم کوچکتر شوند .  در واقع باید  تولید  یک مجموعه کوچکتر از داده‌های اولیه بصورتی باشد که داده کاوی روی آن با داده کاوی روی داده های اولیه نتایج مشابهی را به دست دهد . این از طریق حذف خصیصه های غیر مرتبط با نوع عملیات داده کاوی مورد نظر انجام می گید .سه روش کلی برای انتخاب خصایص مرتبط با دیتا ماینینگ وجود دارد

انتخاب پیشرونده: در هر مرحله ما خصیصه ای را که بیشترین ارتباط را دارد برمی گزینیم.

انتخاب  عقب رونده: در هر مرحله ای خصیصه ای را که کمترین ارتباط را دارد انتخاب می کنیم و آن را حذف می کنیم .

روش ترکیبی: ترکیب انتخاب پیشرونده و انتخاب عقب رونده است.
مرحله سوم انتخاب داده ها

سیستم های اطلاعاتی و برنامه های کاربردی یک سازمان در طول زمان با توجه به نیازهای موجود معمولا یا تولید و یا تغییر شکل می دهند . در نتیجه یکسان سازی آنها یک امر کاملا حیاتی می باشد . یکسان سازی داده ها ، برقراری ارتباط بین فیلدها و شکل سازی داده ها در این مرحله صورت می پذیرد. گاهی  این تبدیلها آسان و سریع انجام می‌گیرد گاهی بسیار پیچیده و زمانبر است.

 کیفیت اطلاعات چیزی نیست که به راحتی قابل دریافت باشد، بلکه می‌توان کیفیت اطلاعات را از صحت و نتایج آن به دست آورد و این اطلاعات با این فاکتور در طول زمان قابل سنجش است، بنابراین با ایجاد شاخص های مناسب برای اطلاعات مورد نیاز کیفیت اطلاعات را در طول زمان مورد بررسی قرار می دهیم. در واقع کیفیت اطلاعات مجموعه ای از نیازهای اطلاعاتی است که برای برطرف کردن یک نیاز اطلاعاتی یا همان انجام کاری که مورد نیاز است مورد استفاده قرار میگیرد .مراحل داده کاوی

 کاوش داده ها
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
معمولا این مرحله با نوشتن مقادیر زیادی گزارش و تحقیق استعلام از آنها اشتباه گرفته می شود . کاوش داده از طریق تجهیزات مخصوصی که عملیات کاوش را بر اساس مدل های تجزیه و تحلیل انجام می دهد . بررسی داده ها با انگیزه کشف نکات ارزشمند و دریافت اطلاعات مفید در حجم قابل توجهی داده که در طول زمان در کار و تجارت به دست آمده است را کاوش داده می گوییم  و این امر تفاوت های اساسی  با آنالیز های متداول آماری دارد و منبع معمول کاوش داده همان انبار داده است .
تحلیل و تفسیر نتیجه

تفسیر نتیجه در این مرحله نتایج و الگوهای ارائه شده توسط ابزار داده کاوی مورد بررسی قرار گرفته و نتایج مفید معین می شود. طرز کار ابزار داده کاوی این گونه است که ابزار به دنبال اثبات این است که وجود چیزی به معنای وجود چیز دیگری است و سعی می کند در درجه اول از توالی ارتباطات برای کشف یک الگو بهره بگیرد و در نهایت اطلاعات بدست آمده را دسته بندی کند تا به الگوی خاصی برسد که بتواند آن را براساس فاکتورهای داخلی به مخاطبش ارائه دهد.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

نحوه محاسبه هزینه انجام پروژه داده کاوی

دانلود کتاب مقدمه ای بر داده کاوی
دسته بندی ها : داده کاوی, کتاب ها آکادمی داده کاوی

دانلود کتاب مقدمه ای بر داده کاوی را به شماپیشنهاد میکنیم . این جزوه ای است که مفهوم داده‌کاوی را به طور مختصر و مناسب توضیح می‌دهد این کتاب علت پیدایش داده کاوی را خواهیم خواند و اینکه چگونه مراحل کشف دانش طی خواهد شد.

همچنین  در مورد جایگاه داده کاوی در میان علوم مختلف صحبت خواهد شد ، اینکه داده کاوی چه کارهایی را نمیتواند انجام دهد؟ و چه کارهای را نمیتواند انجام دهد از جمله بحث هایی که در این کتاب آن را مطالعه می کنیم. در مورد کاربرد یادگیری ماشین و آمار در داده کاوی توصیف داده ها در داده کاوی نیز صحبت هایی شده است.

در مورد خوشه بندی تحلیل لینک مدل های پیش بینی داده ها مدل ها و الگوریتم های داده کاوی  مانند شبکه های عصبی رگرسیون منطقی تحلیل تفکیکی مطالبی وجود دارد و در آخرین مرحله نیز سلسله مراتب انتخاب ها توضیح داده شده است.

هزینه انجام پروژه داده کاوی
دسته بندی ها : ابزارهای داده کاوی, پایتون, داده کاوی, نرم افزار R, نرم افزار رپیدماینر, نرم افزار کلمنتاین, نرم افزار متلب, نرم افزار وکا آکادمی داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
خلاصه
در این مقاله در مورد  هزینه انجام پروژه داده کاوی و انواع انجام پروژه‌های داده کاوی توسط متخصصان این حوزه توضیح داده خواهد.
نحوه محاسبه هزینه انجام پروژه داده کاوی

 هزینه انجام پروژه‌های داده کاوی بسته به فاکتورهای متفاوت هزینه‌های متفاوتی دارد. یکی از مواردی که در قیمت گذاری پروژه لحاظ می‌شود پیچیدگی پروژه است که با میزان وقتی که متخصص در انجام پروژه داده کاوی صرف می‌کند مرتبط است و در قیمت گذاری مؤثر است.

در انجام پروژه داده‌ها باید مشخص شوند برخی مواقع صاحب پروژه اصلاً داده ندارد یا داده مناسب ندارد که متخصصان آکادمی داده کاوی، داده مناسب را انتخاب می‌کنند. تعداد الگوریتم و نوع نرم افزار و زمان انجام پروژه از موارد دیگری است که در قیمت گذاری پروژه تاثییر گذار است.

در انجام  برخی از پروژه‌ها  مانند آموزش پایان نامه علاوه بر الزام نوآوری و رعایت ساختار دقیق  و آموزش مستمر صاحب پروژه با ارسال ویدیوها و ویس‌ها و توضیحاتی که از طریق تلفن صورت می‌گیرد تا  صاحب پروژه کاملاً در انجام پایان نامه داده کاوی آموزش ببیند. طبیعتاً زمان و دقت این نوع پروژه‌ها زمان و انرژی بیشتری می‌گیرد که در قیمت گذاری پروژه مؤثر است.هزینه انجام پروژه داده کاوی
 انجام پروژه داده کاوی با نرم افزارهای متفاوت
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 نوع نرم افزار نیز در قیمت گذاری گاها متفاوت است. اگر پروژه‌ای نیازی به کد زدن داشته باشد برای مثال از زبان برنامه نویسی پایتون استفاده می‌شود که نسبت به انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر به علت صرف هزینه زمانی بیشتر هزینه بالاتری دارد.
پروژه داده کاوی آماده

 آکادمی داده کاوی با داشتن متخصصان بسیار  متبحر دارای تعداد زیادی پروژه آماده داده کاوی می‌باشد. این پروژه‌ها با داده‌های استاندارد در حوزه داده کاوی مثل بیمه‌ها، بانک‌ها، تشخیص بیماری و … که بسته به فهرست مطالب و نوع الگوریتم و تعداد الگوریتم و گام‌ها دارای قیمت‌های متفاوتی هستند. از جمله داده‌های آماده را می‌توان بطور کلی بصورت زیر فهرست کرد:

     پروژه آماده داده کاوی با رپیدماینر
     پروژه آماده داده کاوی با پایتون
     پروژه  آماده داده کاوی با متلب
     پروژه آماده داده کاوی با  زبان برنامه نویسی R
    پروژه آماده داده کاوی با وکا
    پروژه آماده داده کاوی با  spss modeler

پروژه‌ای ک تحویل داده خواهد شد یک فایل داکیومنت خواهد بود ک معمولاً با روش کریسپ انجام می‌شود. فایلی که تحویل درخواست کننده می‌شود، شامل فایل داده، فایل اجرایی نرم افزار و راهنمای اجرا در نرم افزار می‌باشد که شامل موارد زیر است:

    مراحل کار
    مراحل اجرا در نرم فزار
    تشریح داده
     رسم نمودارهای داده

انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر
دسته بندی ها : داده کاوی, نرم افزار رپیدماینر آکادمی داده کاوی

مقدمه
انجام پروژه های داده کاوی با ابزارهای مختلفی قابل انجام است یکی از مهمترین و پرطرفدارترین این ابزارها نرم افزار رپیدماینر rapidminer است . انجام پایان نامه داده کاوی با رپیدماینر یکی از پرطرفدارترین پایان نامه هاست . از طریق این نرم افزار تمامی مراحل داده کاوی از جمله پیش پردازش، انتخاب ویژگی، ایجاد مدل و تصویر سازی نتایج قابل انجام است از آن جهت با استفاده از این نرم افزار تمامی پروژه های تجاری، علمی و تحقیقاتی قابل انجام است. رپیدماینر به صورت کاملی از الگوریتم ها و روش های داده کاوی پشتیبانی می کند . از جمله الگوریتم های مهمی که در انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر ارائه شده است میتوان به موارد زیر اشاره کرد:
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
    انواع الگوریتم های شبکه عصبی
    الگوریتم های خوشه بندی
    الگوریتم نایو بیز
    انواع الگوریتم های رگرسیون
    انواع الگوریتم های درخت تصمیم
    و انواع متنوع الگوریتم های داده کاوی

گروه آکادمی داده کاوی با داشتن برترین متخصصها می تواند در زمینه های که در زیر اشاره می شود به شما کمک کند:

    مشاوره انجام پایان نامه داده کاوی با نرم افزار رپیدماینر (rapudminer)
    آموزش نرم افزار رپیدماینر با فیلم های آموزشی و تماس مستقیم با متخصص
    پیاده سازی مقاله بیس با نرم افزار رپیدماینر
    ارائه موضوع جدید و نو در زمینه داده کاوی و پیاده سازی با رپیدماینر
    استخراج مقاله از پایان نامه داده کاوی

سفارش انجام پروژه رپیدماینر
انجام پروژه رپیدماینر - انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر rapidminer
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
معرفی نرم افزار رپید ماینر RapidMiner  

نرم افزار رپیدماینر، نرم افزاری توانمند در مباحث داده کاوی، یادگیری ماشینی، تحلیل و پیش بینی و تحلیل کسب و کار میباشد. امروزه این برنامه کاربردهای زیادی  در کسب و کار و امور تجاری ،و هم در امور تحقیقاتی، آموزشی، یادگیری و … دارد. این برنامه تمامی مراحل مورد نیاز را از آماده سازی اطلاعات اولیه گرفته تا بصری کردن نتایج، ارزیابی و اعتبار سنجی و بهینه سازی خروجی را در یک محیط یکپارچه و واحد انجام می دهد که این برای یک محقق عالی است. هسته اصلی این پلتفرم نرم افزاری به صورت متن باز و رایگان است که باعث شده محصولات رایگان و تجاری زیادی بر اساس آن نوشته شده است.

این محصول در سالهای ابتدایی عرضه یعنی سال ۲۰۰۱ با نام (YALE (Yet Another Learning Environment  شناخته میشد. کم کم با افزایش قابلیتها در سالهای بعد نهایتا در سال ۲۰۰۷ به نام کنونی آن یعنی RapidMiner تغییر نام پیدا کرد. این نرم افزار به جهت سادگی کارکرد آن در سالهای اخیر توجه بسیاری از محققین و دانشجویان را به خود جلب کرده است و از طرفی مدل توسعه متن باز این محصول نیز باعث شده است تا برنامه نویسان تمایل بیشتری به توسعه آن داشته باشند. این نرم افزار از الگوریتمهای مختلفی برای آماده سازی و مدلسازی اطلاعات استفاده میکند این قابلیت فوق العاده باعث شده است که تا پروژه های دانشجویی با رپیدماینر یا انجام پایان نامه با رپیدماینر بسیار فراگیر شود . یا لااقل برای قسمتهای زیادی از کارشان از این محصول قدرتمند استفاده کنند. محیط کاربری بسیار خوب و دلچسب و آسانی دارد. لازم به ذکر است این نرم افزار به عنوان پرکاربردترین نرم افزار داده کاوی در سال ۲۰۱۴ شناخته شده است.
نقاط قدرتمند نرم‌افزار رپیدماینر

    امکان تصحیح و خطایابی بسیار سریع در نرم افزار
    ظاهر کاربرپسند
    وجود آموزش‌های ویدیویی مناسب در اینترنت
    ارائه گزارش و رونوشت از مراحل اجرای الگوریتم
    نمای گرافیکی خوب و زیبا
    قابلیت تطابق با فایل‌های خروجی بسیاری از نرم‌افزار‌ها مانند Excel
    مستندات شامل راهنمای بسیاری از عملگر‌ها در نرم‌افزار
    امکان اجرای هم‌زمان الگوریتم‌های یادگیری متفاوت در نرم‌افزار و مقایسه آن‌ها با یک‌دیگر در ابزار در نظر گرفته شده‌است
    امکانات ویژه نرم افزار رپیدماینر (rapidminer)
    از آنجا که این نرم افزار با استفاده از زبان جاوا، پیاده سازی و توسعه یافته ، امکان کار در سیستم‌های عامل‌ مختلف از جمله ویندوز، لینوکس و سیستم‌های مکینتاش برای این نرم‌افزار وجود دارد
    امکانات متن‌کاوی نیز در این نرم‌افزار پیش‌بینی شده‌است
    کلیه الگوریتم‌های یادگیری مدل در نرم‌افزار داده‌کاوی WEKA پس از به هنگام‌سازی RapidMiner  به نرم‌افزار اضافه خواهند شد

برخی از نمونه پروژه های انجام شده در رپیدماینر
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
    پیش بینی بار مصرفی برق با درخت تصمیم
    استخراج قوانین از الگوی تصویر با FP-GROWTH
    طبقه بندی تراکنش های دستگاه خودپرداز ATM  با استفاده از شبکه عصبی
    انجام پروژه RAPIDMINER کشف تقلب
    انجام پروژه داده کاوی و پیاده سازی مقالات داده کاوی با موضوعات کشف فیشینگ و کشف تقلب در تراکنش های مالی
    شناسایی مشتریان با اعتبار بانک و موسسات مالی
    هوش تجاری مشتریان سایتهای تجاری ، کسب و کار اینترنتی
    انجام پروژه تشخیص خرابی
    انجام پروژه RAPIDMINER رضایت مندی مشتریان
    انجام پروژه رپیدماینر با موضوعات رضایتمندی مشتریان ، CRM،ECRM
    آموزش انجام پایان نامه داده کاوی رضایتمندی مشتری ، شناسایی مشتریان وفادار
    تشخیص عیب و خطا در سیستم
    تشخیص بیماری

انجام پروژه رپیدماینر - انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر rapidminer

الگوریتم ها و روش های نرم افزار رپیدماینر
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
انجام پروژه های داده کاوی (Data Mining) و مشاور انجام پایان نامه یا آموزش انجام پایان نامه در زمینه های رده بندی (Classification)، خوشه بندی (Clustering)، پیش بینی (Prediction)، انتخاب ویژگی (Feature Selection) و قواعد انجمنی (Association Rules) با استفاده از روش ها و الگوریتم های مختلفی نظیر

    شبکه عصبی مصنوعی (Ann)
    شبکه های عصبی مصنوعی (RBF)
    درخت تصمیم–هرس درخت تصمیم–درخت تصمیم با شاخص جینی و آنتروپی
    بگینگ و بوستینگ
    الگوریتم ژنتیک , ازدحام ذرات
    الگوریتم های فراابتکاری
    ماشین بردار پشتیبان
    ماشین بردار پشتیبان با بهینه ساز ازدحام ذرات
    تشخیص داده پرت با کانزدیکترین همسایه(Knn)
    تشخیص داده پرت محلی
    انواع روش های نمونه برداری و بیش نمونه گیری
    روش های حل مشکل رده نامتوازن
    سیستم استنباط بیزین
    قواعد همسایگی با fp-growth,apriory
    تحلیل نتایج با رسم نمودار Roc
    انواع مختلف روش های انتخاب ویژگی:شاخص ریلیف، ازدحام ذرات،شاخص جینی و …

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