پروژه های داده کاوی

پباده سازی روشی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک برای ارش دهی ویژگی ها جهت سیستم های بازیابی تصاویر را matlab (پردازش تصویر - ارشد)
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
در لینک دانلود فایل اجرایی پروژه، مقاله ای که با متلب پیاده سازی شده است را دانلود کنید.

این پروژه " روشی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک برای ارش دهی ویژگی ها جهت سیستم های بازیابی تصاویر " را با مت ...
پروژه مدار عملیات حسابی (VHDL)

در این پروژه که با استفاده از 29,تومان
داکیومنت آموزش مدل سازی داده ها در rapidminer

در این داکیومنت بصورت مرحله به مرحله و همچنین به صورت تصوری یک پروژه عملی مدل سازی شده است. این داکیومنت به مدل سازی داده های مربوط به تشخیص بیماریهای سرطانی با استفاده از الگوریتم های مدل سازی طبقه بندی d ...

پیش بینی بقای سرطان روده بزرگ بااستفاده از data mining در دیتاهای SEER با نرم افزار داده کاوی knime

دراین مقاله داده های مربوط به سرطان روده بزرگ که از SEERدر دسترس است را آنالیز میکنیم. هدف این مقاله توسعه دقت مدل های پیش بینی بقای سرطان روده بزرگ است. در مراحل preproccesingکه به دقت انجام می شود صفاتی در دو مرحله حذف می شوند ، در مرحله اول صفات به 58می رسند و در مرحله دوم به صفت13 ) رویsynthetic minority over-sampling technique( smote می رسند. و بعد از آن هم ...
33,200 تومان
تشخیص سرطان با استفاده از نمونه برداری طبقه بندی متوازن با rapidminer

این پروژه با استفاده از نرم افزار رپیدماینر یا rapidminer با توجه به یک سری داده که در قالب فایل اکسل و متنی موجود هست ، بیماری سرطان را با استفاده از نمونه برداری طبقه بندی متوازن تشخیص میدهد.


پروژه خوشه بندی کاربران با وکا با استفاده از k-means - Weka

این پروژه بروی دیتاست مربوط به کاربران که شامل 6040 رکورد کاربر است. عملیات خوشه بندی با استفاده از الگوریتم k-means انجام می دهد. روش کار بدین صورت است که ابتدا داده های مربوط به کاربران را به نرم افزار دا ...

پروژه خوشه بندی کاربران با رپید ماینر با استفاده از k-means - Rapid miner

این پروژه بروی دیتاست مربوط به کاربران که شامل 6040 رکورد کاربر است. عملیات خوشه بندی با استفاده از الگوریتم k-means انجام می دهد. روش کار بدین صورت است که ابتدا داده های مربوط به کاربران را به نرم افزار دا ...
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
پیش بینی بار مصرفی برق با شبکه عصبی در رپیدماینر - Rapid miner

در این پروژه که با نرم افزار رپید ماینر نسخه 5 تهیه شده است، عملیات پیش بینی بار مصرفی برق با استفاده از شبکه عصبی انجام شده است. ورودی مسئله دیتاست بار مصرفی مربوط به یک سال بوده و عملیات پیش بینی با استفاده از روش شبکه عصبی صورت گرفته و در نهایت بار مصرفی مربوط به یک ساعت، یک روز یا یک هفته پیش بینی شده و در قالب یک فایل اکسل همراه با عدد ...

پیش بینی بار مصرفی برق با ماشین بردار پشتیبان(SVM) در رپیدماینر - Rapid miner

در این پروژه که با نرم افزار رپید ماینر نسخه 5 تهیه شده است، عملیات پیش بینی بار مصرفی برق با استفاده از ماشین بردار پشتیبان(SVM) انجام شده است. ورودی مسئله دیتاست بار مصرفی مربوط به یک سال بوده و عملیات پیش ...

پیش بینی بار مصرفی برق با شبکه عصبی MLP در رپیدماینر - Rapid miner

در این پروژه که با نرم افزار رپید ماینر نسخه 5 تهیه شده است، عملیات پیش بینی بار مصرفی برق با استفاده از شبکه عصبی MLP انجام شده است. ورودی مسئله دیتاست بار مصرفی مربوط به یک سال بوده و عملیات پیش بینی با اس ...

پیش بینی بار مصرفی برق با درخت تصمیم در رپیدماینر - Rapid miner

در این پروژه که با نرم افزار رپید ماینر نسخه 5 تهیه شده است، عملیات پیش بینی بار مصرفی برق با استفاده از درخت تصمیم انجام شده است. ورودی مسئله دیتاست بار مصرفی مربوط به یک سال بوده و عملیات پیش بینی با استفاده از روش درخت تصمیم صورت گرفته و در نهایت بار مصرفی مربوط به یک ساعت، یک روز یا یک هفته پیش بینی شده و در قالب یک فایل اکسل همراه با عد ...

پیاده سازی کشف تقلب در سیستم بانکداری الکترونیک با رپیدماینر – شبیه سازی مقاله isi سال 2014

این پروژه که با نرم افزار داده کاوی rapidminer انجام شده است، بسیار کاربردی و مورد استفاده در مقاطع مختلف می باشد. در پروژه کشف تقلب در سیستم بانکداری الکترونیک از یک دیتاست معتبر که مربوط به تراکنش های بان ...
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
پروژه خوشه بندی بار مصرفی با وکا با استفاده از k-means - Weka

این پروژه بروی دیتاست مربوط به بار مصرفی که شامل 365 روز از سال است. عملیات خوشه بندی با استفاده از الگوریتم k-means انجام می دهد. روش کار بدین صورت است که ابتدا داده های مربوط به بار مصرفی را به نرم افزار ...

پیاده سازی شناسایی بیماری دیابت نوع 2 با الگوریتم SVM با زبان متلب – matlab

این پروژه که با استفاده از زبان برنامه نویسی متلب 2013 نسخه a انجام شده است شناسایی بیماری دیابت نوع 2 با استفاده از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان یا SVM

شبیه سازی Spell Checker با استفاده از روشهای متن کاوی

هدف اصلی این پروژه که با زبان برنامه نویسی سی شارپ تهیه شده است این است که یک دیتاست بزرگ حاوی جملات درست و غلط هم از لحاظ معنایی و هم از لحاظ املایی را دریافت میکند، کلیه کلمات اضافه، کلمات غلط و کلمات درست را شناسایی کرده و بررسی می کند که کدام کلمات غلط املایی و معنایی دارند و معادل درست آنها را پیش بینی کرده و پیشنهاد میکند. این عملیات ب ...

پیش بینی بار مصرفی برق بروی داده های خوشه بندی شده با الگوریتم ARIMA در نرم افزار SPSS

در این پروژه که با نرم افزار SPSS آماری تهیه شده است، عملیات پیش بینی بار مصرفی برق با استفاده از الگوریتم ARIMA

پروژه خوشه بندی بروی متون مربوط به بیماری ها با استفاده از k-means – C#

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
پیاده سازی پروژه TextMining- تعیین وابستگی قیدی به اسم یا فعل با استفاده از الگوریتم نایو بیز – C#

هدف اصلی این پژوهش پیشبینی وابستگی قیدی به اسم یا فعل با استفاده از الگوریتم نایو بیز میباشد. در واقع کار اصلی که قرار است در این پروژه انجام شود این است که حرف اضافه و اسمی که در هر نمونه از داده ها وجود دارد به فعل بر میگردد یا اسم. این پروژه با استفاده از زبان برنامه نویسی سی شارپ مدل سازی شده است.


پیش بینی بار مصرفی برق با ترکیب الگوریتم ARIME در نرم افزار SPSS

در این پروژه که با نرم افزار SPSS آماری تهیه شده است، عملیات پیش بینی بار مصرفی برق با استفاده از الگوریتم ARIME

شناسایی تراکنش های موفق و ناموفق در دستگاههای خودپرداز با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی MLP در Matlab

در این پروژه که با زبان برنامه نویسی متلب نوشته شده است با استفاده از الگوریتم MLP که یکی از مهمترین الگوریتم های شبکه عصبی است تراکنش های موفق و نا موفق مشتریان را شناسایی کرده و میزان دقت و خطا را بر می گرد ...

شناسایی تراکنش های موفق و ناموفق در دستگاههای خودپرداز با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی MLP در Rapidminer

در این پروژه که با زبان برنامه نویسی رپیدماینر نوشته شده است با استفاده از الگوریتم MLP که یکی از مهمترین الگوریتم های شبکه عصبی است تراکنش های موفق و نا موفق مشتریان را شناسایی کرده و میزان دقت و خطا را بر م ...

شناسایی تراکنش های موفق و ناموفق در دستگاههای خودپرداز با استفاده از الگوریتم زنبور عسل مصنوعی در Matlab
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
در این پروژه که با زبان برنامه نویسی متلب نوشته شده است با استفاده از الگوریتم زنبور عسل مصنوعی که یکی از مهمترین الگوریتم های شبکه عصبی است تراکنش های موفق و نا موفق مشتریان را شناسایی کرده و میزان دقت و خطا را بر می گرداند.

پس ...

طبقه بندی الگوی تصویر با الگوریتم KNN در رپیدماینر - Rapid miner

در این پروژه که با نرم افزار رپید ماینر نسخه 5 تهیه شده است، عملیات طبقه بندی الگوی تصویر  با استفاده از KNN انجام شده است. ورودی مسئله دیتاست الگوهای تصاویر  بوده و عملیات طبقه بندی با استفاده از رو ...

خوشه بندی الگوی تصویر با الگوریتم K-MEANS در رپیدماینر - Rapid miner

در این پروژه که با نرم افزار رپید ماینر نسخه 5 تهیه شده است، عملیات خوشه بندی الگوی تصویر  با استفاده از K-MEANS انجام شده است. ورودی مسئله دیتاست الگوهای تصاویر  بوده و عملیات خوشه بندی با استفاده ا ...
24,300
استخراچ قوانین از الگوی تصویر با الگوریتم FP-GROWTH در رپیدماینر - Rapid miner

در این پروژه که با نرم افزار رپید ماینر نسخه 5 تهیه شده است، عملیات استخراچ قوانین از الگوی تصویر  با استفاده از FP-GROWTH انجام شده است. ورودی مسئله دیتاست الگوهای تصاویر  بوده و عملیات استخراچ قوا ...

طبقه بندی الگوی تصویر با الگوریتم درخت تصمیم در رپیدماینر - Rapid miner

در این پروژه که با نرم افزار رپید ماینر نسخه 5 تهیه شده است، عملیات طبقه بندی الگوی تصویر  با استفاده از درخت تصمیم انجام شده است. ورودی مسئله دیتاست الگوهای تصاویر  بوده و عملیات طبقه بندی با استفاده از روش درخت تصمیم صورت گرفته و در نهایت الگوهای تصاویر  مربوطه طبقه بندی شده و در قالب یک فایل اکسل همراه با عدد طبقه بندی شده به خروجی ارسال م ...

داکیومنت کامل در مورد نرم افزار داداکاوی SPSS Modeler 14.2
این پروژه شامل داکیومنت کاملی در خصوص نرم افزار SPSS Modeler 14.2 و در قالب فایل word,pdf,powerpoint جهت ارائه به استاد میباشد . این پروژه همچنین شامل یک فایل پاور پونت بسیار کاربردی و مطابق با استاندارد شیوه ارائه مطالب مباشد .
در این پروژه داکیومنت کاملی از امکانات موجود در نرم افزار spss modeler همراه با تصاویر , تاریخچه SPSS و IBM SPSS Modeler, IBM SPSS Modeler, نسخه های IBM SPSS Modeler, پلت فرم، سیستم عامل، سخت افزار و نرم افز ...
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
داکیومنت نر افزار داده کاوی در weka

پیش بینی طبقات بیماری با استفاده از دیتا ست ژن ها با rapidminer

پیش بینی طبقات بیماری با استفاده از دیتا ست ژن ها با weka
پروژه پیش بینی طبقات بیماری با استفاده از دیتا ست ژن ها با weka شامل انواع مدل سازی بر اساس الگوریتم های j48 , naivebayes, decision tree, IB! , IB2 , IB3 میباشد. داکومنت و مدل های تولید شده نیز پس از خرید در اختیارتان قرار داده میشود .

تصویر پروژه در ناب پروژه


پروژه های موجود(545 مورد)
نمایش پروژه ها با جزئیات | نمایش لیستی همه پروژه ها
پروژه طبقه بندی(پیش بینی) داده های بیماری مغزی با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم(CHAID) در رپیدماینر

پروژه طبقه بندی(پیش بینی) داده های مصرف انرژِی خانه هوشمند با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم(CHAID) در رپیدماینر

پروژه طبقه بندی(پیش بینی) اطلاعات دانشجویان با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم(CHAID) در رپیدماینر

پروژه طبقه بندی(پیش بینی) دیتاست COCOMO با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم(CHAID) در رپیدماینر
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
پروژه طبقه بندی(پیش بینی) داده های دیابت با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم (C4.5) در رپیدماینر

پروژه طبقه بندی(پیش بینی) داده های بیماری قلبی با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم (C4.5) در رپیدماینر

پروژه طبقه بندی(پیش بینی) دیتاست KDDCUP99 با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم (C4.5) در رپیدماینر

پروژه طبقه بندی(پیش بینی) سرطان سینه با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم (C4.5) در رپیدماینر

پروژه طبقه بندی(پیش بینی) سرطان ریه با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم (C4.5) در رپیدماینر

پروژه طبقه بندی(پیش بینی) سرطان پرستات در مردان با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم (C4.5) در رپیدماینر

پروژه طبقه بندی(پیش بینی) سرطان پرستات در زنان با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم (C4.5) در رپیدماینر

پروژه طبقه بندی(پیش بینی) سرطان دستگاه تناسلی در زنان با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم (C4.5) در رپیدماینر

پروژه طبقه بندی(پیش بینی) داده های برق مصرفی با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم (C4.5) در رپیدماینر

پروژه طبقه بندی(پیش بینی) داده های کارت اعتباری در بانکداری الکترونیک با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم (C4.5) در رپیدماینر

پروژه طبقه بندی(پیش بینی) داده های Iris با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم (C4.5) در رپیدماینر

پروژه طبقه بندی(پیش بینی) داده های بارش باران با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم (C4.5) در رپیدماینر

پروژه طبقه بندی(پیش بینی) دیتاست حیوانات سایت UCI با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم (C4.5) در رپیدماینر

پروژه طبقه بندی(پیش بینی) دیتاست حملات DDOS با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم (C4.5) در رپیدماینر

پروژه طبقه بندی(پیش بینی) دیتاست پروتئین با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم (C4.5) در رپیدماینر

پروژه طبقه بندی(پیش بینی) دیتاست حملات (Bot Net) بات نت با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم (C4.5) در رپیدماینر
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
پروژه طبقه بندی(پیش بینی) دیتاست حملات (DARPA) با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم (C4.5) در رپیدماینر

پروژه طبقه بندی(پیش بینی) داده های تراکنش های دستگاه های خودپرداز(ATM) با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم (C4.5) در رپیدماینر

پروژه طبقه بندی(پیش بینی) مشتریان بانک با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم (C4.5) در رپیدماینر

پروژه طبقه بندی(پیش بینی) حملات سایبری ناسا با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم (C4.5) در رپیدماینر

پروژه طبقه بندی(پیش بینی) قیمت های بورس اوراق بهادار با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم (C4.5) در رپیدماینر

پروژه طبقه بندی(پیش بینی) اطلاعات دانش آموزان با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم (C4.5) در رپیدماینر

پروژه طبقه بندی(پیش بینی) اطلاعات محصولات با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم (C4.5) در رپیدماینر

پروژه طبقه بندی(پیش بینی) سرطان تنفسی با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم (C4.5) در رپیدماینر

پروژه طبقه بندی(پیش بینی) دیتاست داده ها با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم (C4.5) در رپیدماینر

پروژه طبقه بندی(پیش بینی) داده های بیماری مغزی با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم (C4.5) در رپیدماینر

 تخفیف :     0  %
قیمت  جدید:     33200   تومان
بانک :     Excel
کامنت گذاری:     دارد
فایل داکیومنت :     دارد
رمز ورود پروژه :     ندارد - ندارد

فایل دمو پروژه :     دانلود فایل داکیومنت تکمیلی
فایل داکیومنت :     دانلود فایل دمو | اجرایی پروژه
تعداد مشاهده :     3138

- در صورت نیاز به آموزش آنلاین نحوه ساخت این پروژه توسط نرم افزارهای آموزش راه دور و یا درخواست تهیه پروژه مشابه، کافیست با شماره تماس یا آدرس ایمیل هماهنگی های لازم را انجام دهید.
توضیح  کلی :

دراین مقاله داده های مربوط به سرطان روده بزرگ که از SEERدر دسترس است را آنالیز میکنیم. هدف این مقاله توسعه دقت مدل های پیش بینی بقای سرطان روده بزرگ است. در مراحل preproccesingکه به دقت انجام می شود صفاتی در دو مرحله حذف می شوند ، در مرحله اول صفات به 58می رسند و در مرحله دوم به صفت13 ) رویsynthetic minority over-sampling technique( smote می رسند. و بعد از آن هم فیلتر13 اعمال می شود،این برای تعادل بین کلاسهای بقا و عدم بقا است.

امکانات اصلی پروژه :
bicalutamid orion
bicalutamid orion bicalutamid teva 150 mg bicalutamid

فهرست مطالب

خلاصه................................................................................................................................................. 3

مراحل انجام پروژه ................................................................................................................................. 4

جداسازی دیتاها ................................................................................................................................... 4

کلاس بندی دیتاها ................................................................................................................................ 4
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
حذف  missvalueها و اعمال فیلترهای موردنیاز............................................................................................ 4

بدست آوردن گین اتریبیوتها ................................................................................................................... 11

کلاسیفای کردن دیتاها.......................................................................................................................... 11

نتیجه گیری......................................................................................................................................... 19

توضیحات بیشتر:

دراین مقاله داده های مربوط به سرطان روده بزرگ که از  SEERدر دسترس است را آنالیز میکنیم. هدف این مقاله توسعه دقت مدل های پیش بینی بقای سرطان روده بزرگ است. در مراحل  preproccesingکه به دقت انجام می شود صفاتی در دو مرحله حذف می شوند ، در مرحله اول صفات به  58می رسند و در مرحله دوم به  صفت13 ) رویsynthetic minority over-sampling technique( smote  می رسند. و بعد از آن هم فیلتر13

اعمال می شود،این برای تعادل بین کلاسهای بقا و عدم بقا است. و در این جا سه روش پیش بینی بهتر باتوجه به دقت پیش بینی و نمودار  ROCمشخص می شوند. همچنین مدل های پیش بینی برای کلاسهای یک سال بقا ، دوسال بقا و  5سال بقا روی یک مجموعه که بعد از پاکسازی داده ها  58اتریبیوت است، و بعد از انتخاب صفت های برتر به  13رسید ، ارزیابی میشوند. و در گام بعدی فیلتر  smoteروس  13صفت برتر اعمال می

شود.در این پژوهش از سه نرم افزار داده کاوی  Weka ،Knimeو  rapidminerاستفاده شده است. مراحل  preprocessingبا استفاده از  Knimeو مرحله کلاسیفای کردن بااستفاده از  wekaو بدست آوردن گین اتریبیوتها بااستفاده از نرم افزار  rapidminerاست.

امکانات اضافه:
روپوزال ارزیابی رضایت مندی مشتری با استفاده از تکنیک های داده کاوی ( رویکرد پرتال)
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
قیمت قبلی :     29200  تومان
 تخفیف :     0  %
قیمت  جدید:     29200   تومان
بانک :     سایر بانک های اطلاعاتی
کامنت گذاری:     دارد
فایل داکیومنت :     دارد
رمز ورود پروژه :     ندارد - ندارد

فایل دمو پروژه :     دانلود فایل داکیومنت تکمیلی
فایل داکیومنت :     دانلود فایل دمو | اجرایی پروژه
تعداد مشاهده :     2374

- در صورت نیاز به آموزش آنلاین نحوه ساخت این پروژه توسط نرم افزارهای آموزش راه دور و یا درخواست تهیه پروژه مشابه، کافیست با شماره تماس [phone] یا آدرس ایمیل [e-mail] هماهنگی های لازم را انجام دهید.
توضیح  کلی :
امروزه بهبود ارتباط با مشتری فقط یک مزیت رقابتی نیست بلکه شناسایی و جذب مشتریان وفادار و نگه داشتن آنها برای ادامه حیات در بازار ، امری ضروری است. بانک ها در گذشته به علت محدودیت تنوع خدمات و عدم دسترسی به اطلاعات مشتریان ، از روشهای ساده کیفی جهت سنجش اعتبار و رضایت مندی مشتریان خود استفاده می کردند ولی امروزه به دلیل وجود بانکداری الکترونیکی ثبت اطلاعات تراکنشی و شکایات مشتریان راحت تر صورت می گیرد و تمام اطلاعات در پروفایل شخصی هر فرد گردآوری می شود.
روند اقتصاد کشور به سمت بازار رقابتی می تواند تاثیر بسزایی در پیشرفت اقتصادی کشور داشته باشد و شفافیت اطلاعات را در نظام بانکداری ایران افزایش دهد برای این منظور بهترین راهکار دقت هرچه بیشتر در اعتبارسنجی مشتریان می باشد سیستمی که در روند اصل مشتری مداری در بانک ها می تواند تاثیر شگرفی داشته باشد، روشهای داده کاوی با رویکرد پروفایل کاربری می باشد. این سیستم خود نیازمند بسترهای گوناگونی است روندجمع آوری داده ها و اطلاعات در نظام بانکی ایران به دلیل عدم وجود بانک جامع اطلاعات از مشتریان بانکی دچار مشکلاتی است که این مشکلات در پرداخت تسهییلات به مشتریان و یا ارائه برنامه های بلندمدت در زمینه میزان تسهیلاتی که در آینده پرداخت خواهد شد بروز می نماید و همچنین نمی تواند به عنوان تضمینی برای وصول مطالبات مدنظر قرار گیرد یکی از دلایل اصلی افزایش مطالبات معوق بانکی ناشی از فقدان اعتبار سنجی کامل و رتبه بندی مشتریان در بانکهای ایران با هدف شفافیت و رقابت در نظام بانکی می باشد. دراین پروپوزال روشی جدید برای ارتباط و اعتبار سنجی دقیق تر مشتریان بانکی ارائه خواهد گردید تا بتواند مشکلات روشهای موجود را مرتفع کرده و کارایی مناسبی را داشته باشد.
مدل درخت تصمیم برای حل طبقه بندی ومشکلات آن استفاده می شود که در آن موارد طبقه بندی برای دو کلاس  و یا بیشتر مورد استفاده است. توسعه درخت های تصمیم گیری شامل دو مرحله:ساختمان درخت و هرس درخت می باشد. ساختمان درخت از گره ریشه که نشان دهنده ویژگی است ، که شروع به طبقه بندی می شود. انتخاب ویژگی بر اساس اطلاعات بدست آمده از آن ویژگی ها است. ارزیابی اطلاعات گره های پایین تر نیز انجام خواهد شد.
ساخت یک درخت تصمیم گیری شامل سه عنصر کلیدی:
1- نقش شناخت در گره برای داده های تقسیم بر اساس یک متغیر یا ویژگی.
2- شناسایی یک قاعده توقف برای تصمیم گیری زمانی که یک زیر درخت ایجاد شده است.
3- شناسایی یک نتیجه کلاس برای هر گره
در این بخش ویژگی ها از پرسشنامه براساس این مدل استخراج می شوند و حال نوبت به استفاده از فرایند داده کاوی می رسد.
داده کاوی فرآیندی است که طی آن با استفاده از ابزار های  تحلیل داده به دنبال کشف الگوها و ارتباطات میان داده های موجود که ممکن است منجر به استخراج اطلاعات جدیدی از پایگاه داده گردند، می باشد.
در داده کاوی از بخشی به نام تحلیل اکتشافی داده ها استفاده می شود که در آن بر کشف اطلاعات نهفته و ناشناخته از درون حجم انبوه داده ها تاکید می شودبنابراین می توان گفت در داده کاوی تئوریهای پایگاه داده ها، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین وعلم آمار را در هم می آمیزند تا زمینه کاربردی فراهم شود.
باید توجه داشت که اصطلاح داده کاوی زمانی به کار برده می شود که با حجم بزرگی از داده ها در حد گیگابایت یا ترابایت، مواجه باشیم که از این نظر یکی از بزرگترین بازارهای هدف، انبارجامع داده ها، مراکز داده وسیستم های پشتیبانی تصمیم برای بدست آوردن تخصص هایی در صنایعی مثل شبکه های توزیع مویرگی، تولیدف مخابرات، بیمه و... می باشد.
فرایند کشف دانش از پایگاه داده ها شامل پنج مرحله است که عبارتند از:
1. درک قلمرو یا بیان مسئله و فرموله کردن فرضیه
2. انتخاب و جمع آوری داده ها
3. تبدیل داده ها
4. کاوش در داده ها
5. تفسیر نتیجه یا تفسیر مدل و رسیدن به نتایج

امکانات اصلی پروژه :
is there a pill for abortion over the counter
abortion pill over the counter click here

    پروژه های مشابه نظرات و پیشنهادات آموزشهای مرتبط

[پروپوزال شناسائی و پیشگیری از حملات سایبری بر روی عملیات بانکی مبتنی بر موبایل با استفاده از داده کاوی]
پروپوزال شناسائی و پیشگیری از ...
36,000 تومان
   
[پروپوزال بهبود پروتکلهای مسیریابی مبتنی بر خوشه بندی و افزایش طول عمر در شبکه های حسگر بی سیم با یک روش ترکیبی]
پروپوزال بهبود پروتکلهای مسیری ...
32,500 تومان
   
[پروپوزال جبرانسازی توان راکتیو در نیروگاههای بادی با استفاده از UPFC]
پروپوزال جبرانسازی توان راکتیو ...
25,400 تومان
   
[پروپوزال پیشنهاد افراد در شبکه های اجتماعی با استفاده از تکنیکهای خوشه بندی فازی]
پروپوزال پیشنهاد افراد در شبکه ...
29,800 تومان
   
[پروپوزال مسیریابی بهینه در شبکه بر تراشه با استفاده از تئوری بازی ها]
پروپوزال مسیریابی بهینه در شبک ...
27,100 تومان
    azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
[پروپوزال ارزیابی رضایت مندی مشتری با استفاده از تکنیک های داده کاوی ( رویکرد پرتال)]
پروپوزال ارزیابی رضایت مندی مش ...
29,200 تومان
[پروپوزال ارائه روشی جهت کشف ناهنجاری در شبکه های کامپیوتری]
پروپوزال ارائه روشی جهت کشف نا ...
36,200 تومان
   
[پروپوزال طرح کنترلی جدید برای سیستم های انرژی بادی مبتنی بر DFIG تحت شرایط عدم تعادل شبکه]
پروپوزال طرح کنترلی جدید برای ...
28,200 تومان
   
[پروپوزال افزایش طول عمر در شبکه های حسگر بی سیم با استفاده از مسیر یابی خوشه-درخت تطبیق پذیر]
پروپوزال افزایش طول عمر در شبک ...
29,100 تومان
   
[پروپوزال طراحی یک نرم افزار مترجم هوشمند با تکنیکهای پردازش صوتی]
پروپوزال طراحی یک نرم افزار مت ...
28,200 تومان
   
[پروپوزال یافتن راهکاری مناسب به منظور تشخیص نوری کاراکترهای فارسی]
پروپوزال یافتن راهکاری مناسب ب ...
28,250 تومان
   
پروژه های مرتبط :
پروپوزال یافتن راهکاری مناسب به منظ ...
28,250 تومان
   
پروپوزال طراحی یک نرم افزار مترجم ه ...
28,200 تومان
    azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
پروپوزال افزایش طول عمر در شبکه های ...
29,100 تومان
   
پروپوزال طرح کنترلی جدید برای سیستم ...
28,200 تومان
   
پروپوزال ارائه روشی جهت کشف ناهنجار ...
36,200 تومان
       
پروپوزال شناسائی و پیشگیری از حملات ...
36,000 تومان
   
پروپوزال بهبود پروتکلهای مسیریابی م ...
32,500 تومان
   
پروپوزال جبرانسازی توان راکتیو در ن ...
25,400 تومان
   
پروپوزال پیشنهاد افراد در شبکه های ...
29,800 تومان
   
پروپوزال مسیریابی بهینه در شبکه بر ...
27,100 تومان
       
برچسپ ها :
"1. بیان مسأله اساسی تحقیق به طور کلی (شامل تشریح مسأله و معرفی آن، بیان جنبه‏های مجهول و مبهم، بیان متغیرهای مربوطه و منظور از تحقیق) 2. اهمیت و ضرورت انجام تحقیق 3. مرور ادبیات و سوابق مربوطه (بیان مختصر پیشینه تحقیقات انجام شده در داخل و خارج کشور پیرامون موضوع تحقیق و نتایج آنها و مرور ادبیات و چارچوب نظری تحقیق) 4. جنبه جدید بودن و نوآوری در تحقیق 5. اهداف مشخص تحقیق (شامل اهداف آرمانی، کلی، اهداف ویژه و کاربردی) 6. در صورت داشتن هدف کاربردی، نام بهره‏وران (سازمان‏ها، صنایع و یا گروه ذینفعان) ذکر شود (به عبارت دیگر محل اجرای مطالعه موردی) 7. سؤالات تحقیق 8. تعریف واژه‏ها و اصطلاحات فنی و تخصصی (به صورت مفهومی و عملیاتی) 9. روش شناسی تحقیق 10. متغیرهای مورد بررسی در قالب یک مدل مفهومی و شرح چگونگی بررسی و اندازه گیری متغیرها( در صورت وجود وامکان ) 11. شرح کامل روش (میدانی، کتابخانه‏ای) و ابزار (مشاهده و آزمون، پرسشنامه، مصاحبه، فیش‏برداری و غیره) گردآوری داده‏ها 12. جامعه آماری، روش نمونه‏گیری و حجم نمونه (در صورت وجود و امکان) 13. روش‌ها و ابزار تجزیه و تحلیل داده‏ها 14. منابع"

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
قیمت قبلی :     32500  تومان
 تخفیف :     0  %
قیمت  جدید:     32500   تومان
بانک :     فاقد بانک اطاعاتی
کامنت گذاری:     دارد
فایل داکیومنت :     دارد
رمز ورود پروژه :     ندارد - ندارد

فایل دمو پروژه :     دانلود فایل داکیومنت تکمیلی
فایل داکیومنت :     دانلود فایل دمو | اجرایی پروژه

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
- در صورت نیاز به آموزش آنلاین نحوه ساخت این پروژه توسط نرم افزارهای آموزش راه دور و یا درخواست تهیه پروژه مشابه، کافیست با شماره تماس یا آدرس ایمیل هماهنگی های لازم را انجام دهید.
توضیح  کلی :
این پروژه شامل داکیومنت کاملی در خصوص نرم افزار SPSS Modeler 14.2 و در قالب فایل word,pdf,powerpoint جهت ارائه به استاد میباشد . این پروژه همچنین شامل یک فایل پاور پونت بسیار کاربردی و مطابق با استاندارد شیوه ارائه مطالب مباشد .
در این پروژه داکیومنت کاملی از امکانات موجود در نرم افزار spss modeler همراه با تصاویر , تاریخچه SPSS و IBM SPSS Modeler, IBM SPSS Modeler, نسخه های IBM SPSS Modeler, پلت فرم، سیستم عامل، سخت افزار و نرم افزارهای مورد استفاده, امکان اتصال به سایر نرم افزار ها, خروجیهای نرم افزار SPSS Modeler 14.2, امکان پشتیبانی از داده های حجیم, پشتیبانی از داده های GIS, نمودارها , شروع کار با نرم افزار IBM SPSS Modeler 14.2 , نصب نرم افزار SPSS Modeler 14.2, محیط نرم افزار SPSS Modeler 14.2, اجرای برنامه IBM SPSS Modeler , خوشه بندی با استفاده از K-means و Kohonen SOM ,مدل سازی با استفاده ازAssociation Rules ,مدل سازی با استتفاده از Classification و ... . همانطور که از توضیحات گفته شده مشخص میباشد.
اطلاعات کاملی در مورد نرم افزار spss در قالب فایل word,pdf,powerpoint ارائه شده است . همچنین نرم افزار مربوطه بصورت server,client و همچنین در نسخه های 32و64 بیتی موجود میباشد که در صورت نیاز میتوانید تماس بگیرید و نرم افزار را برایتان ارسال کنیم . علاوه بر این مثال هایی بصورت عملی با این نرم افزار تهیه شده است که این مثالها نیز بلافاصله پس از خرید در اختیار شما قرار داده میشود .
امکانات اصلی پروژه :
buy abortion pill
buy abortion pill read
1- فایل PowerPoint , word , PDF
2- امکانات موجود در نرم افزار spss modeler همراه با تصاویر
تاریخچه SPSS و IBM SPSS Modeler, IBM SPSS Modeler
نسخه های IBM SPSS Modeler
پلت فرم
سیستم عامل
سخت افزار و نرم افزارهای مورد استفاده
امکان اتصال به سایر نرم افزار ها, خروجیهای نرم افزار SPSS Modeler 14.2
امکان پشتیبانی از داده های حجیم
پشتیبانی از داده های GIS
نمودارها
شروع کار با نرم افزار IBM SPSS Modeler 14.2
نصب نرم افزار SPSS Modeler 14.2, محیط نرم افزار SPSS Modeler 14.2
اجرای برنامه IBM SPSS Modeler
خوشه بندی با استفاده از K-means
Kohonen SOM
مدل سازی با استفاده ازAssociation Rules
مدل سازی با استتفاده از Classification
در این قسمت تکه ای کوچک از داکیومنت را برایتان جهت الگو گیری قرار میدهم :
نرم افزار SPSS دوران تکامل خود را از رایانه های بزرگ به سمت رایانه های شخصی PC طی کرده است. این نرم افزار در PC ها ابتدا تحت سیستم عامل DOS بوده است که در آن زمان SPSS/PC خوانده می شده و زمانی که سیستم عامل Windows وارد بازار شد این نرم افزار نیز به نام SPSS تغییر کرد.
SPSS مخفف کلمات Statistical Plachage for the Social Science که به معنای نرم افزار آماری برای علوم اجتماعی است. این نرم افزار ابتدا برای محاسبات آماری محققان علوم اجتماعی نوشته شده بود. ولی با پیشرفت علم آمار وکامپیوتر این نرم افزار نیز قابلیت های خود را افزایش داد و اکنون به نرم افزاری تبدیل شده است که تقریبا تمام نیازیها محاسبات آماری هر نوع طرح تحقیقاتی و آماری را برآورده می نماید.
تاریخچه SPSS و IBM SPSS Modeler
نخستین نسخه نرم‌افزارSPSS در سال ۱۹۶۸ توسط نرمن نی منتشر شد. در سال 1975 وی به همراه همکارانش شرکت SPSS Inc. را تاسیس نمود. نسخه های اولیه بر روی Main Frame هایی نظیر IBM اجرا میشد که ورود دیتا با استفاده از پانچ کارت صورت میگرفت.
در جولای سال 2009 شرکتSPSS توسط IBM به قیمت 1.2 میلیارد دلار خریداری شد و شرکت IBM نام جدید PASW را بر آن نهاد که مخفف Predictive Analytics SoftWare بود. با کمال تعجب اما دوباره در نسخه جدید شرکت IBM تصمیم گرفت نام SPSS را برای ان انتخاب کند.

    پروژه های مشابه نظرات و پیشنهادات آموزشهای مرتبط
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
[پیاده سازی مهاجرت زنده ماشین های مجازی در رایانش ابر با زبان جاوا]
پیاده سازی مهاجرت زنده ماشین ه ...
42,500 تومان
   
[پروژه شناسایی تروجان در مدارات مجتمع با C# - پیاده سازی مقاله 2014]
پروژه شناسایی تروجان در مدارات ...
34,200 تومان
   
[پیاده سازی مقاله جستجو فازی چند کلید واژه ای بروی داده های رمز شده در رایانش ابری - مقاله 2011 - کارشناسی ارشد]
پیاده سازی مقاله جستجو فازی چن ...
73,500 تومان
   
[پباده سازی روشی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک برای ارش دهی ویژگی ها جهت سیستم های بازیابی تصاویر را matlab (پردازش تصویر - ارشد)]
پباده سازی روشی مبتنی بر الگور ...
42,000 تومان
   
[داکیومنت آموزش مدل سازی داده ها در rapidminer]
داکیومنت آموزش مدل سازی داده ه ...
39,500 تومان
   
[پروژه طراحی شبکه مرتب ساز با سی شارپ – sorter networks]
پروژه طراحی شبکه مرتب ساز با س ...
39,900 تومان
[ پیاده سازی الگوریتم Leach یا انتخاب سرخوشه در شبکه حسگر بی سیم با matlab]
پیاده سازی الگوریتم Leach یا ...
67,500 تومان
    azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
[ پیاده سازی الگوریتم ازدحام ذرات در محیط پویا با matlab]
پیاده سازی الگوریتم ازدحام ذر ...
47,600 تومان
   
[ الگوریتم بهینه سازی ترکیبی چند هدفه با تفاضلی برای حل مسائل با matlab (پیاده سازی مقاله)]
الگوریتم بهینه سازی ترکیبی چن ...
81,000 تومان
   
[بهبود بهینه سازی گروه ذرات در محیط های پویا با استفاده از اتوماتاهای یادگیر]
بهبود بهینه سازی گروه ذرات در ...
59,200 تومان
   
[ پروژه پیاده سازی الگوریتم کلونی زنبور مصنوعی با matlab (پیاده سازی مقاله ISI)]
پروژه پیاده سازی الگوریتم کلو ...
69,400 تومان
   
[ سازماندهی سیستمهای غیرخطی با الگوریتم بهینه سازی چند هدفه به همراه پیاده سازی کامل با matlab]
سازماندهی سیستمهای غیرخطی با ...
87,200 تومان
[یک سیستم فازی همراه با پیاده سازی در متلب(پیاده سازی مقاله ISI)]
یک سیستم فازی همراه با پیاده س ...
75,azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com200 تومان
   
[پروژه پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی چند هدفه مبتنی بر الگوریتم تکاملی با matlab (پیاده سازی مقاله)]
پروژه پیاده سازی الگوریتم بهین ...
79,500 تومان
   
[پیاده سازی انواع دیسیپلین ها در نرم افزار رشنال رز]
پیاده سازی انواع دیسیپلین ها د ...
42,000 تومان
   
[سمینار چاهک های متحرک در شبکه های حسگر بی سیم]
سمینار چاهک های متحرک در شبکه ...
56,000 تومان
   
[مدیریت، نظارت و اندازه گیری مصرف انرژی در تجهیزات شبکه مثل روتر و سوئیچ]
مدیریت، نظارت و اندازه گیری مص ...
39,500 تومان
   
[داکیومنت کامل در مورد نرم افزار داداکاوی SPSS Modeler 14.2]
داکیومنت کامل در مورد نرم افزا ...
32,500 تومان
پروژه های مرتبط :
روشهای نرم افزاری IP Lookup(الگوریت ...
42,500 تومان
   
داکیومنت و پاور پوینت در مورد نرم ا ...
50,000 تومان
   
پیاده سازی سیستم جامع دانشگاه با C#
17,100 تومان
   
پیش بینی طبقات بیماری با استفاده از ...
33,500 تومان
    azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
پیش بینی طبقات بیماری با استفاده از ...
37,000 تومان
       
پیاده سازی مهاجرت زنده ماشین های مج ...
42,500 تومان
   
پروژه شناسایی تروجان در مدارات مجتم ...
34,200 تومان
   
پیاده سازی مقاله جستجو فازی چند کلی ...
73,500 تومان
   
پباده سازی روشی مبتنی بر الگوریتم ژ ...
42,000 تومان
   
داکیومنت آموزش مدل سازی داده ها در ...
39,500 تومان
       
برچسپ ها :
داکیومنت SPSS Modeler 14.2 , داده کاوی با SPSS Modeler 14.2 , مدل سازی با weka, دانلود فایل توضیحات SPSS Modeler 14.2 , مقدمه SPSS Modeler 14.2 , تاریخچه SPSS Modeler 14.2 , دانلود نرم افزار SPSS Modeler 14.2 , نسخه SPSS Modeler 14.2 , SPSS modeler 14.2 , SPSS , نرم افزار داده کاوی , نرم افزار spss modeler , خوشه بندی در spss modeler, classification در spss modeler,دانلود نرم افزار spss modeler , نسخه 64 بیتی spss modeler, مدل سازی با spss, data mining
روژه داده کاوی در متون قرآن کریم با C#

قیمت قبلی :     39000  تومان
 تخفیف :     0  %
قیمت  جدید:     39000   تومان
بانک :     Microsoft Access
کامنت گذاری:     ندارد
فایل داکیومنت :     دارد
رمز ورود پروژه :     12345 - admin

فایل دمو پروژه :     دانلود فایل داکیومنت تکمیلی
فایل داکیومنت :     دانلود فایل دمو | اجرایی پروژه
تعداد مشاهده :   

- در صورت نیاز به آموزش آنلاین نحوه ساخت این پروژه توسط نرم افزارهای آموزش راه دور و یا درخواست تهیه پروژه مشابه، کافیست با شماره تماس یا آدرس ایمیل هماهنگی های لازم را انجام دهید.
توضیح  کلی :azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
این پروژه که با زبان برنامه نویسی سی شارپ نوشته شده است از رابط گرافیکی مناسبی برخوردار بوده و قابل استفاده برای سطوح کارشناسی و کارشناسی ارشد میباشد . برای ارائه ی دروسی از قبیل مهندسی نرم افزار پیشرفته و مباحث پیشرفته در مهندسی نرم افزار از مقطع ارشد و سایر دروس کارشناسی مناسب میباشد .
روش کار کردن با برنامه :
پس از اجرای برنامه فرم ورود به برنامه بارگذاری شد که میبایست رمز ورود به سیستم(admin 12345) را وارد کرده تا بتوان به محیط برنامه وارد شد . پس از ورود به محیط برنامه میتوان آیات قرآن کریم را وارد کرده و هر کلمه ای را در آن جستجو کرد . در این برنامه میتوان کلمه ای را بعنوان الگو وارد کرده ، تعداد واژه های کلمه را مشخص کرده و آنگاه با انتخاب واژه ی مورد نظر ، آیه ای را که دارای الگوی وارد شده میباشد نمایش داده و تعداد جملات را می شمارد . همچنین نسخه ای از این برنامه وجود دارد با دیتابیس اکسس کار میکند یعنی آیات از بانک بارگذاری میشوند .
صورت سوال در ذیل متن ذیل آمده شده است :
 یک برنامه که ما یک الگو از قرآن وارد کنیم وبیاید ابر الگوهای آن را بیابد یعنی این که ما مثلا میزنیم(الذین یا بسم) بعد میاید تمام کلمه یا آیاتی که با اینها شروع میشوند را میاورد ودر یک لیبل نشان میدهد که مثلا 5 گزینه یا الگو در 20 آیه پیدا شد وآنها را در لیست نشان میدهد والگو های مورد نظر با رنگ قرمز و مابقی آیه ها با رنگ مشکی.بعد مادر یک فرم دیگر میرویم یک الگو وارد میکنیم بعد آن الگودر لیست نمایش داده میشود بعد روی الگو کلیک کرده یک زیر شاخه از ما بخواهد ان را وارد کرده و این گونه ادامه پیدا کند مثل درخت بعد روی هر کدام چه الگو و چه زیر شاخه کلیک کردیم در یک لیست دیگر تمام آیاتی که الگوها در آنها هستن را نشان دهد مثلا ما میزنیم(هو)بهد در لیست اگه روی آن کلیک کردیم یه زیر شاخه از ما بخواهد بعد ما مینویسیم (الذین) بعد این زیر شاخه (هو)میشود ودر کنا ر آن یک علامت مثبت می آید که وقتی باز شد زیرشاخه را نشان میدهد وبعد این کار ادامه داشته باشد مثلا اگر خواستیم برای (الذین) هم زیر شاخه تولید کنیم بتوانیم وروی هر کدام کلیک کردیم آیاتی که اینها در آن هستند را نشان دهد وبگوید چند مورد یافت شد مثل بالا.
در فرم دیگر ما یه الگو میدهیم ومی آید آن را میشکند مثل (بسم) می آید به (ب س م)تبدیل میکند روی هرکدام از اینها که کلیک کردیم آیاتی که اولشان اینها هستن را نشان میدهد ودر لیبل میگوید چنتا یافت شد.
در فرم دیگر یک الگو میدهیم بعد هر عددی که وارد کردیم به هر تعداد عددی که دادیم بیاید قبل و بعد آن الگو را نشان دهد برای قبلش جدا عدد بگیرد وبرای بعدش هم جدا ونمایش دهد وبگوید چند مورد یافت شد در فرم دیگر میرویم یک الگو وارد میکنیم بعد آن الگودر لیست نمایش داده میشود بعد روی الگو کلیک کرده یک زیر شاخه از ما بخواهد ان را وارد کرده و این گونه ادامه پیدا کند مثل درخت بعد روی هر کدام چه الگو و چه زیر شاخه کلیک کردیم در یک لیست دیگر تمام آیاتی که الگوها در آنها هستن را نشان دهد.
 مثلا ما میزنیم(هو)بعد در لیست اگه روی آن کلیک کردیم یه زیر شاخه از ما بخواهد بعد ما مینویسیم (الذین) بعد این زیر شاخه (هو)میشود ودر کنا ر آن یک علامت مثبت می آید که وقتی باز شد زیرشاخه را نشان میدهد وبعد این کار ادامه داشته باشد .
مثلا اگر خواستیم برای (الذین) هم زیر شاخه تولید کنیم بتوانیم وروی هر کدام کلیک کردیم آیاتی که اینها در آن هستند را نشان دهد وبگوید چند مورد یافت شد مثل بالا.
امکانات اصلی پروژه :
benadryl pregnancy nausea
benadryl pregnancy second trimester
1. استفاده از مبحث داده کاوی در سی شارپ
2. توضیح کدها
 3. داکیومنت کدها نیز موجو میباشد .
4. استفاده از لودر در هنگام اجرای برنامه
5. فرم ورود به برنامه که رمز آن admin 12345 میباشد .

    پروژه های مشابه نظرات و پیشنهادات آموزشهای مرتبط

[پروژه طبقه بندی(پیش بینی) دیتاست داده ها با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم(ID3) در رپیدماینر]
پروژه طبقه بندی(پیش بینی) دیتا ...
32,000 تومان
   
[پروژه طبقه بندی(پیش بینی) دیتاست کاربران شبکه اجتماعی با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم (C4.5) در رپیدماینر]
پروژه طبقه بندی(پیش بینی) دیتا ...
30,000 تومان
   
[پروژه طبقه بندی(پیش بینی) سرطان دستگاه تناسلی در مردان با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم (C4.5) در رپیدماینر]
پروژه طبقه بندی(پیش بینی) سرطا ...
31,000 تومان
   
[پروژه طبقه بندی(پیش بینی) سرطان سینه با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم(CHAID) در رپیدماینر]
پروژه طبقه بندی(پیش بینی) سرطا ...
30,000 تومان
   
[پروژه طبقه بندی(پیش بینی) داده های مصرف انرژِی خانه هوشمند با استفاده از الگوریتم آدابوست(adaboost) در رپیدماینر]
پروژه طبقه بندی(پیش بینی) داده ...
32,000 تومان
   
[پروژه طبقه بندی(پیش بینی) دیتاست داده ها با استفاده از الگوریتم آدابوست(adaboost) در رپیدماینر]
پروژه طبقه بندی(پیش بینی) دیتا ...
29,500 تومان
[سمینار بررسی دسته بندی حملات نفوذ به شبکه]
سمینار بررسی دسته بندی حملات ن ...
42,600 تومان
    azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
[داکیومنت پیش بینی بارش باران با استفاده از روش نایوبیز(naive bayes) در رپیدماینر- rapidminer]
داکیومنت پیش بینی بارش باران ب ...
27,600 تومان
   
[پیاده سازی پروژه TextMining- تعیین وابستگی قیدی به اسم یا فعل با استفاده از الگوریتم نایو بیز – C#]
پیاده سازی پروژه TextMining- ت ...
33,200 تومان
   
[پروژه مدیریت تخلفات با زبان C#]
پروژه مدیریت تخلفات با زبان C#
8,500 تومان
   
[شبیه سازی دو صف با N سرویس دهنده با سی شارپ- درس شبیه سازی]
شبیه سازی دو صف با N سرویس دهن ...
23,100 تومان
   
[سمینار ارشد - سیستم نرم افزاری ارزش بر افزوده تلفنی مبتنی بر ویپ فری سوئیچ ]
سمینار ارشد - سیستم نرم افزاری ...
67,000 تومان
[نرم افزار موسسه خیریه با زبان سی شارپ]
نرم افزار موسسه خیریه با زبان ...
57,000 تومان
   
[شبیه سازی قالی شویی با یک فروشنده با Arena]
شبیه سازی قالی شویی با یک فروش ...
20,500 تومان
   
[نرم افزار اپلیکیشن خبری با C#]
نرم افزار اپلیکیشن خبری با C#
24,500 تومان
   
[پروژه طلا فروشی با C#]
پروژه طلا فروشی با C#
19,400 تومان
   
[پروژه تبدیل تاریخ شمسی، قمری و میلادی به هم با زبان سی شارپ]
پروژه تبدیل تاریخ شمسی، قمری و ...
13,100 تومان
    azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
[پروژه طراحی کامپایلر با زبان سی شارپ]
پروژه طراحی کامپایلر با زبان س ...
34,500 تومان
پروژه های مرتبط :
پروژه مسیریابی شهرهای رومانی با الگ ...
18,500 تومان
   
پروژه مدیریت دارو با زبان سی شارپ
11,000 تومان
   
پروژه باز کردن صفحات وب در فرمهای ...
18,200 تومان
   
پروژه پایانی مدیریت تکالیف
15,200 تومان
   
توابع API (گروه 1)
10,200 تومان
       
پروژه طبقه بندی(پیش بینی) دیتاست دا ...
32,000 تومان
   
پروژه طبقه بندی(پیش بینی) دیتاست کا ...
30,000 تومان
   
پروژه طبقه بندی(پیش بینی) سرطان دست ...
31,000 تومان
   
پروژه طبقه بندی(پیش بینی) سرطان سین ...
30,000 تومان
   
پروژه طبقه بندی(پیش بینی) داده های ...
32,000 تومان
      azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com 
برچسپ ها :
داده کاوی با سی شارپ، داده کاوی در قرآن، داده کاوی در قرآن با سی شارپ، داده کاوی در قرآن با C#،برنامه داده کاوی در قرآن با C#، پروژه داده کاوی در قرآن با سی شارپ، داده کاوی، دیتا ماینینگ، datamining

جام پروژه داده کاوی توسط نرم افزار متلب ( Matlab )

انجام پروژه داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
کارشناسان گروهروژه آمادگی دارند انجام پروژه داده کاوی شما را در رشته و گرایش های مختلف و در مقاطع کارشناسی ، کارشناسی ارشد و دکتری به عهده گرفته و آن را با بهترین کیفیت ، مناسب ترین قیمت و در کوتاه ترین زمان تحویل نمایند.
انجام پروژه داده کاوی

عموما انجام پروژه داده کاوی توسط نرم افزار متلب ( Matlab ) انجام می پذیرد. اغلب پروژه های داده کاوی در رشته های زیر تعریف می گردد.

     مهندسی برق و الکترونیک ( قدرت ، الکترونیک ، مخابرات ، کنترل )
    مهندسی کامپیوتر ( نرم افزار و سخت افزار )
    مهندسی مکاترونیک

پروژه های قابل انجام با متلب :

    پروژه شبیه سازی با متلب
    پروژه های پردازش تصویر
    پروژه های هوش مصنوعی
    پروژه الگوریتم ژنتیک
    پروژه شبکه عصبی
    پروژه منطق فازی
انجام پروژه های داده کاوی
سفارش سریع اazsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.comز واتس آپ


انجام پروژه های داده کاوی با تمامی نرم افزارهای داده کاوی توسط صدها متخصص متلب پروژه با قیمت مناسب انجام میشود برای انجام پروژه دانشجویی داده کاوی با شماره 09039549884 تماس بگیرید.

در بسیاری از مواقع شاهد هستیم کاربران در پروژه های داده کاوی خود مشکل دارند و  به دنبال یک مکان مطمئن برای پروژه خود هستند.

متلب پروژه با تجربه 7 ساله و تخصص بالا آمادگی دارد انجام پروژه داده کاوی شما را در تمامی مقاطع و گرایش ها بر عهده گرفته و با قیمت مناسب تحویل شما بدهد.

ما چه نوع پروژه های داده کاوی را میتوانیم انجام بدهیم ؟
انجام پروژه دانشجویی داده کاوی
انجام پروژه درسی داده کاوی
هزینه انجام پروژه داده کاوی
پروژه آماده داده کاوی 
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 داده کاوی چیست؟

در عصر جدید ما با داده ها زندگی میکنیم تمام مجموعه فعالیت هایی که انجام میشود حاوی داده می باشد که معمولا در مکان خاصی ذخیره میشود این دیتا حاوی اطلاعات ارزشمندی می باشد که اگر ما بتوانیم دیتا را پردازش کنیم به اطلاعات میرسیم این اطلاعات کلید و رمز موفقیت در بازارهای رقابتی امروز می باشد.در حال حاضر اکثر شرکت ها و سازمان های بزرگ تجاری با حجم انبوهی از داده ه و اطلاعات مواجه هستند که هدف نهایی آنها رسیدن به بالاترین سودهی و کسب رضایت مندی مشتریان می باشد داده کاوی علم استخراج اطلاعات از میان حجم انبوهی از داده ها می باشد که به وسیله انسان قابل انجام نمی باشد داده کاوی با استفاده از الگوریتم های مختلف هوش مصنوعی استراژی مورد نظر را پیش روی مدیران قرار میدهد و اطلاعاتی موردنظر مدیران از طریق الگوریتم های داده کاوی موردنظر استخراج میشود و در نهایت به صورت یک نمودار یا مدل گرافیکی ترسیم میشودامروزه کمتر شرکت یا موسسه تجاری را خواهید یافت که از علم داده کاوی برای پیش بردن اهداف نهایی خود استفاده ننمایند داده کاوی از یک از مراحل تشکیل شده است 1- مرحله جمع آوری داده ( که معمولا به صورت پرسشنامه ای یا از طریق دیتاهایی که از قبل ذخیره شده است انجام میشود 2 – مرحله پیش پردازش داده ( که مهم ترین مرحله داده می باشد که باید داده های پرت از داده های اصلی جدا شوند) 3 – مرحله پردازش دیتا ( که به وسیله الگوریتم های مختلف داده کاوی داده ها پردازش شده و تبدیل به گزارش به صورت نموداری میشوند)

اهمیت داده کاوی در چیست ؟
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
اهمیت داده کاوی امروزه بر کسی پوشیده نیست دنیای امروز به بستری بسیار مناسب برای ذخیره سازی انواع دیتا تبدیل شده است کاربردهای اصلی داده کاوی در صنعت ، مراکز گردشکری و هتل ، هوایی ، بانک ها ، فروشگاه های زنجیره ای بخشی از کاربرد داده کاوی در حوزه های مختلف می باشد برای مثل در حوره هتل داری مدیران میتوانید با استفاده از داده کاوی و پیدا بردن به نیازه ای مختلف آنها در هتلداری مشتریان بیشتری به سمت خود جذب نمایند.
به متخصص پروژه داده کاوی مراجعه کنید

پیاده کردن یک متخصص داده کاوی جهت رفع نیازهای کاربران در این حوزه بسیار مشکل شده است ما تمامی خواسته های شما در این حوزه را به صورت کامل درک کرده ایم و با توجه به نیاز اکثر افراد ، کارکنان ، دانشجویان و سازمان ها برای پروژه های داده کاوی توانسته ایم برجسته ترین اساتید این حوزه را در کنار هم دیگر گردآوری کنیم.
انجام پروژه دانشجویی داده کاوی قدم به قدم با شما

به طور کلی خدمات داده کاوی در متلب پروژه حهت رسیدن به خواسته درست شما انجام میشود بسیار واضح هست که افراد بسیار در این حوزه در حال فعالیت هست که تجریه آن چنانی ندارند یکی از خدمات متلب پروژه در پروژه دانشجویی داده کاوی ارسال گزارش به صورت ریز به ریز از تمامی مراحل انجام پروژه می باشد.
خدمات سفارش پروژه داده کاوی را با اطمینان به متلب پروژه بسپارید ؟

متلب پروژه با تجربه 7 ساله و بهره گیری از اساتید ممتاز داده کاوی با تمامی نرم افزارها و ابزارهای آن شما را از تمامی سایت های مختلف بی نیاز کرده است به خبال آسوده میتوانید پروژه داده کاوی خود را به ما بسپارید یکی از ویژگی های ممتاز متلب پروژه برای انجام پروژه داده کاوی پیش روی مرحله به مرحله و قدم به قدم با اساتید انجام کار از ابتدا تا انتهای سفارش می باشد.

 
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
چرا پروژه داده کاوی خود را به متلب پروژه بسپاریم؟ (در ویدئو زیر مشاهده کنید)
نمایشگر ویدیو
00:00
02:55

برای سفارش پروژه باید چه کار کنم ؟

برای سفارش انجام پروژه های داده کاوی باید سفارش خود را از طریق فرم ثبت سفارش ارسال کنید یا می توانید شما میتوانید با شماره 09039549884 تماس بگیرید

زمان پروژه چقدر می باشد ؟

انجام پروژه های داده کاوی در متلب پروژه طبق زمان خواسته شده مشتری تنظیم میشود ولی سعی میشود در کمترین زمان ممکن تحویل داده شود

کیفیت در پروژه به چه صورت خواهد بود ؟

کیفیت azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.comدر انجام پروژه های داده کاوی از اصلی ترین اهداف گروه متلب پروژه می باشد بالاترین کیفیت در پروژه داده کاوی همواره هدف متلب پروژه بوده است

چگونه از پروژه مطمئن شویم ؟

اطمینان از انجام پروژه های داده کاوی با توجه به کیفیت بالای سفارشات انجام شده در متلب پروژه مشخص می باشد متلب پروژه همواره مفتخر بوده اطمینان شما را توانسته فراهم کند.

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.