انجام پروژه های آماری و داده کاوی

انجام پروژه های آماری و داده کاوی

مشاوره و انجام پروژه های مربوط به داده کاوی و انجام پروژه های آماری و داده کاوی در مجموعه علمی پژوهشی شکوفا اندیش توسط اساتید مجرب در این رشته؛ در سریعترین زمان ممکن با مناسبترین قیمت. برای اطلاع از تعرفه ارایه خدمات و یا دریافت مشاوره می توانید با کارشناسان ما تماس بگیرید.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 

مشاوره و انجام پروژه های مربوط به داده کاوی و انجام پروژه های آماری و داده کاوی در مجموعه علمی پژوهشی شکوفا اندیش توسط اساتید مجرب در این رشته؛ در سریعترین زمان ممکن با مناسبترین قیمت. برای اطلاع از تعرفه ارایه خدمات و یا دریافت مشاوره می توانید با کارشناسان ما تماس بگیرید.

دانشجویان و داده کاوی
17 مطلب با موضوع «یادگیری عمیق(Deep Learning)» ثبت شده است
سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم فاخته برای شناسایی اعداد دست نویس

سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم فاخته برای شناسایی اعداد دست نویس:

 

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های یادگیری عمیق (Deep Learning) و الگوریتم فاخته (Cuckoo algorithm)، مجموعه داده های مربوط به اعداد دست نویس، مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
پیاده سازی یادگیری عمیق با شبکه عصبی کانولوشن (Convolutional neural network) برای سری های زمانی

پیاده سازی یادگیری عمیق با شبکه عصبی کانولوشن (Convolutional neural network) برای سری های زمانی:

در این پروژه، با استفاده از پایتون پیاده سازی یادگیری عمیق با شبکه عصبی کانولوشن (Convolutional neural network) برای سری های زمانی به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
پیاده سازی شبکه عمیق پرسپترون برای سری های زمانی

پیاده سازی شبکه عمیق پرسپترون برای سری های زمانی:

در این پروژه، با استفاده از پایتون پیاده سازی شبکه عمیق پرسپترون برای سری های زمانی به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.

ادامه مطلب
سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم ژنتیک برای شناسایی اعداد دست نویس

سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم ژنتیک برای شناسایی اعداد دست نویس:

 
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های یادگیری عمیق (Deep Learning) و الگوریتم ژنتیک(Genetic algorithm)، مجموعه داده های مربوط به اعداد دست نویس، مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم ممتیک برای شناسایی اعداد دست نویس

سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم ممتیک برای شناسایی اعداد دست نویس:

 

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های یادگیری عمیق (Deep Learning) و الگوریتم ممتیک (Memetic algorithm)، مجموعه داده های مربوط به اعداد دست نویس، مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با سیستم ایمنی مصنوعی برای شناسایی اعداد دست نویس

سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با سیستم ایمنی مصنوعی برای شناسایی اعداد دست نویس:

 

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های یادگیری عمیق (Deep Learning) و سیستم ایمنی مصنوعی (artificial immune system)، مجموعه داده های مربوط به اعداد دست نویس، مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
راهکارهای مبتنی بر یادگیری عمیق در سیستم های توصیه گر

سفارش پروژه راهکارهای مبتنی بر یادگیری عمیق در سیستم های توصیه گر:

سیستم توصیه‌گر یا سامانه پیشنهادگر با تحلیل رفتار کاربر خود، اقدام به پیشنهاد مناسب‌ترین اقلام (داده، اطلاعات، کالا و…)می‌نماید. این سیستم رویکردی است که برای مواجهه با مشکلات ناشی از حجم فراوان و رو به رشد اطلاعات ارائه شده‌است و به کاربر خود کمک می‌کند تا در میان حجم عظیم اطلاعات سریع‌تر به هدف خود نزدیک شوند. برای مطالعه ی بیشتر کلیک کنید.

یادگیری عمیق، یک زیر شاخه از یادگیری ماشینی و بر مبنای مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها است که در تلاش هستند مفاهیم انتزاعی سطح بالا در دادگان را مدل نمایند که این فرایند را با استفاده از یک گراف عمیق که دارای چندین لایه پردازشی متشکل از چندین لایه تبدیلات خطی و غیر خطی هستند، مدل می‌کنند. به بیان دیگر پایهٔ آن بر یادگیری نمایش دانش و ویژگی‌ها در لایه‌های مدل است. برای مطالعه بیشتر کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از محیط برنامه نویسی پایتون، راهکارهایی مبتنی بر روش یادگیر عمیق در سیستم های توصیه گر ارائه می شود.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم ازدحام ذرات برای شناسایی اعداد دست نویس

سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات برای شناسایی اعداد دست نویس:

 

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های یادگیری عمیق (Deep Learning) و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات  (particle swarm optimization)، مجموعه داده های مربوط به اعداد دست نویس، مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم جستجوی هارمونی برای شناسایی اعداد دست نویس

سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم جستجوی هارمونی برای شناسایی اعداد دست نویس:

 

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های یادگیری عمیق (Deep Learning) و الگوریتم جستجوی هارمونی (harmony search algorithm)، مجموعه داده های مربوط به اعداد دست نویس، مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم رقابت استعماری برای شناسایی اعداد دست نویس

سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم رقابت استعماری برای شناسایی اعداد دست نویس:

 

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های یادگیری عمیق (Deep Learning) و الگوریتم رقابت استعماری (Imperialist competitive algorithm)، مجموعه داده های مربوط به اعداد دست نویس، مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم کلونی زنبور عسل برای شناسایی اعداد دست نویس

سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم کلونی زنبور عسل برای شناسایی اعداد دست نویس:

 

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های یادگیری عمیق (Deep Learning) و الگوریتم کلونی زنبور عسل  (Artificial bee colony)، مجموعه داده های مربوط به اعداد دست نویس، مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
دریافت ویدیوی آموزشی تشخیص اعداد دست نویس با پایتون
برای نمایش مطلب باید رمز عبور را وارد کنید
دریافت ویدیوی آموزشی معرفی روش های یادگیری عمیق
برای نمایش مطلب باید رمز عبور را وارد کنید
انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم تکامل تفاضلی برای شناسایی اعداد دست نویس

سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم تکامل تفاضلی برای شناسایی اعداد دست نویس:

 

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های یادگیری عمیق (Deep Learning) و الگوریتم تکامل تفاضلی (differential evolution algorithm)، مجموعه داده های مربوط به اعداد دست نویس، مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

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

آیا دانشجویی هستید که برای انجام بخشی از پروژه و تز خود نیاز به استفاده از الگوریتم ها و تکنیک های داده کاوی دارید اما با داده کاوی، آشنایی چندانی ندارید؟
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
آیا دانشجویی هستید که پروژه و تز خود را در زمینه داده کاوی تعریف کرده اید و در این زمینه نیاز به مرجعی مطمئن برای طرح سوالات، رفع ایرادات فنی و موضوعی در این زمینه دارید؟

آیا به دنبال بهره گیری از فرصت های موجود در زمینه داده کاوی برای ارائه مقاله و چاپ آن در نشریه های معتبر دارید اما هیچ شناختی از این نشریات و کنفرانس ها ندارید؟

به طور کلی اگر دانشجو باشید و به نوعی پروژه ی تحقیقاتی و تز تان با داده کاوی، یادگیری ماشین، Big Data، تحلیل های آماری، هوش مصنوعی و … گره خورده باشد و در این زمینه با سوالات و چالش هایی رو به رو باشید و نیاز به مرجعی مطمئن برای راهنمایی و مشاوره داشته باشید، باید اذعان کنیم که به جای درستی آماده اید.

تاکنون دانشجویان متعددی توانسته اند از مشاوره علمی گروه داده کاوی حرا بهره مند شوند که به برخی از آنها اشاره می گردد:

    تشخیص سرطان با استفاده از شبکه عصبی عمیق (Convolutional neural network)
    تشخیص تخلف در بیمه خدمات درمانی با رویکرد نوین خوشه بندی
    تشخیص نفوذ و حمله (Intrusion Detection) در سامانه های نرم افزاری با مدل های ترکیبی
    دسته بندی و انتخاب ویژگی های مهم در تشخیص بیماری های چشم
    مکان یابی باجه های خودپرداز با استفاده از مدل ترکیبی داده کاوی
    و…

بیشتر بخوانید  کاربردهای داده کاوی و یادگیری ماشین در مدیریت زنجیره تأمین

بنابراین گروه داده کاوی حرا این تعهد را دارد که شما را از ابتدای مسیر تحقیقاتی تا انتهای آن یاری داده و درست به مثابه یک استاد مشاور در تمام مراحل تحقیق یاری تان رساند.

دانشجویان دکتری و کارشناسی ارشد دانشگاه های برتر ایران در این زمینه در کنار شما خواهند بود.

اما راه حل های ما معطوف به چه حوزه هایی می باشد؟

ما در سه حوزه یاری گر شما خواهیم بود:

student-hara

1- انتخاب موضوع:

اولین و مهمترین گام برای هر پروژه تحقیقاتی، انتخاب موضوع است چرا که حکم سنگ اول معمار است که اگر کج نهاده شود، تا ثریا نیز دیوار پروژه داده کاوی کج و ناراست خواهد شد. اهمیت این بخش از آن روست که پروژه های داده کاوی معمولا با داده ها و دیتاست ها سروکار دارند و در صورتی که موضوعی تعریف شود که داده های آن موجود نباشد و یا امکان مدل سازی آن موضوع با داده کاوی و الگوریتم های آن امکان پذیر نباشد، موجب اتلاف وقت و سرمایه خواهد شد و تمام زحمات به هدر خواهد رفت.

گروه داده کاوی حرا با درک اهمیت این مرحله، شما دانشجویان را در این زمینه راهنمایی خواهد کرد.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
2- انتخاب روش حل:

در این مرحله نیز داده ها و دیتاست ها نقش اساسی دارند و تعیین می کنند که بر اساس سوالات تحقیق و محدودیت های داده های در دسترس، استراتژی و روش حل چگونه انتخاب شود

مدل های داده کاوی معمولا ترکیبی از الگوریتم ها را شامل می شوند و این امر انتخاب ترکیب درست را دشوار و پیچیده می نماید و در صورتی که این ترکیب نادرست انتخاب شود، تمام نتایج مدل، اشتباه از آب در خواهد آمد.
بیشتر بخوانید  7 ویژگی عنوان مناسب برای پایان نامه داده کاوی و یادگیری ماشین

همچنین این ترکیب به فراخور فسلفه تحقیقات باید شامل نوآوری شاخصی باشد و همین امر، دشواری این مرحله را بیش از پیش نمایان می سازد.

دانشجویان متخصص داده کاوی گروه داده کاوی حرا، در این زمینه نیز حرف های بسیاری برای گفتن دارند.

3- پیاده سازی

تمام کارهای صورت گرفته در مرحله اول و دوم تا زمانی که تبدیل به کد ها و الگوریتم های قابل اجرا در نرم افزارها نشود، صرفا یک گزارش خام خواهند بود.

معمولا مدل های تولید شده داده کاوی برای پیاده شدن و تبدیل به کد شدن، نیازمند رفع ایرادات متعدد برای رسیدن به سطح دقت و صحت مناسب و راضی کننده می باشند و این امر شما را بیشتر از قبل به وجود متخصصانی توانمند در زمینه پیاده سازی روش ها سوق می دهد.

گروه داده کاوی حرا با احترام به روح و فسلفه ی تحقیقات، هرگز خود را به جای دانشجو نمی انگارد و راهنمایی ها و مشاوره های این گروه، صرفا ایجاد فضایی برای کمک به این قشر برای انجام هر چه بهتر و با کیفیت تر تحقیقات ایشان است تا از این طریق بتوانند تحقیقات خود را بر روی پایه های استواری بنا نهند چرا که حوزه داده کاوی علم روز دنیا بوده و شایسته است مرجعی مطمئن بتواند به دانشجویان در این زمینه کمک کرده و یاری گر آنان در تمام این مسیر باشد.

کارشناسان ما در این حوزه در کنار شما خواهند بود.

انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر rapidminer
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر rapidminer


تحلیل و انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار rapidminer بصورت فراگیری انجام میشود برای انجام پروژه های داده کاوی خود با ما تماس بگیرید . تحلیل مسائل داده کاوی و کشف دانش جدید از داده های موجود برای بسیار شرکت ها و موسسات مهم است گروهه نرم افزارazsoftir میتواند در تحلیل پروژه های داده شرکت یا موسسه به شما کمک کند یا کلیت انجام پروژه داده کاوی شما را پیدماینر rapid miner بر عهده بگیرید.

پروژه های رپیدماینرrapidminer -انجام پروژه نرم افزار rapidminer رپیدماینر -طراحی و تحلیل سفارش پروژه داده کاوی با رپید ماینر با قیمت مناسبی انجام میشود.

گروه های داده کاوی azsoft آماده انجام پروژه های داده کاوی شما می باشد در انتها کار همراه شما خواهد بود ودر دوره انجام پروژه گزارش انجام پروژه داده کاوی رپیدماینرrapidmniner برای شما ارئه خواهد داد.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
الگوریتم هایی که در نرم افزار ریپدماینر پیاده سازی شده بصورت زیر است :

    الگوریتم های neural network
    الگوریتم های clustring
    الگوریتم های naive bayes
    الگوریتم های regression
    الگوریتم های descision tree
    سایر الگوریتم های دیتا ماینینگ

معرفی نرم افزار رپیدماینر rapidminer

نرم افزار داده کاوی نرم افزاری برای مباحث پیشبینی ولرنینگ ماشین وآنالیز استارت آپ است.از کاربردی ترین برنامه های  انجام پروژه های داده کاوی نرم افزار ریپد ماینر rapidminer می باشد که با رابط کاربری بالا وقدرت پردازش خوب خروجی در کمترین زمان ممکن تولید کرد.

نرم افزار رپیدماینر از قدرتمند ترین ابزارهای تحلیل داده های بزرگ می باشد که نمای گرافیکی با اتصال به همدیگر مثله بلوک پیش پردازش بلوک الگوریتم خروجی مورد نظر را تولید کرد.این نرم افزار تمام قدم های پیش پردازش داده ها تا نماش گرافیکی داده ها واجرای الگوریتم ها جخت تولید خروجی وارزیابی آن یک محیط واحد در اختیار کاربر قرار میدهد.این برنامه بصورت اپن سورس و فری است محصولات زیادی بر اساس این نرم افزار تولید شده است.این نرم افزار در سال 2001 به بازار ارائه شد اسمه اصلی این برنامه yale learning envirement معروفی شد.رفته رفته با افزایش امکانات برنامه در سال 2007 بنام راپیدماینرتغییر داد.نرم افزار رپیدماینر رابط کاربری قوی در اختیاران کاربران قرار می دهد تا بتوانند براحتی تحلیل و پیشبینی های خود را از داده های موجود داشته باشند.نرم افزار رپیدماینر از زبان های برنامه نویسی نیز حمایت می کند.این نرم افزار امکاناتی برای پیش پردازش داده ها مثله ترکیب وتغییر داده ها فراهم می آورد.همچنین سرعت یادگیری وپیاده سازی الگوریتم های به دلیل داشتن نودهای زیادی از الگوریتم های داده کاوی سرعت پیاده سازی کرد.این برنامه الگوریتم های زیادی را بصورت آماده در محیط خود عرضه کرده است در سالهای اخیر در پروژه های تجازی دانشجویی بیشتر مورد توجه بوده است. دانشجویان و محققین زیادی برای انجام پروژه خود از این نرم افزار استفاده می کنند.محیط کاربری بسیار قوی و کاربر پسند را در اختیار استفاده کنندگان قرار می دهد.در سال 2014 یکی محبوب ترین برنامه های داده کاوی شناخته شد.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
نرم افزار داده کاوی رپیدماینر rapidminer از راحت رین وقوی ترین نرم های موجود برای داده کاوی و تحلیل داده هاست.همچنین از رابط گرافیکی قدرتمندی برای نماش داده ها بصورت گرافیکی برخور دار است.از سایر قابلیت های نرم افزار می توان به ورود مستقیم کد جاوا وپایتون و r را داردومیتوان داده های سایر ابزارهای داده کاوی مانند excel,oracle,access,sql server نیز استفاده کنید .
قابلیت های نرم افزار rapidminer

    نمایش طراحی بصری
    دسترسی و مدیریت داده ها
    کاوش داده ها
    آمار توصیفی
    ابزار گرافیکی و بصری داده ها
    نمونه برداری
    قسمت بندی داده ها
    جایگزینی داده ها
    ارزیابی خروجی
    انواع الگوریتم های آماری
    الگوریتم های یادگیری ماشین
    امکان اجرا در بسترهای مختبف مثله :ویندوز- ولینوکس- سیستم‌های مکینتاش
    امکان پردازش متن در این نرم افزار وجود دارد.
    همه الگوریتم های موجود در نرم افزار وکا در این نرم افزار وجود دارد.
    قابلیت ارئه خروجی فایل در قالب فایل ایکسل
    کتاب ها و اموزشهای در دسترس برای این نرم افزار
    وجود هلپ بسیار کامل

نمونه از پروژه هایی که در این نرم افزار قابل انجام است :

    پیش بینی میزان بارش برف وباران با شبکه های عصبی
    استحراج قوانین انجمنی جهت تحلیل فروش الگوریتم های اپریوپوری
    کلاسبندی مشتریان پرسودو زیان ده با درخت تصمبم
    کشف تخلفات مالی با رگرسیون
    تشخیص بیماریها با الگوریتم بیزین ساده
    تحلیل احساسات در شبکه های اجتماعی
    شناسایی مشتریان وفادار شرکت ها و موسسات
    تشخصی سایت فیشیک با استفاده از الگوریتم های شبکه عصبی چند لایه
    و درخت جنگل

الگوریتم های ارئه شده در این نرم افزار

-الگوریتم های خوشه بندی-رگرسیون-بردارپشتیبان-شبکه های عصبی- درحت های تصمیم-بصوزت تیر وار در زیر اشاره خواهیم کرد:

ابزار هایی برای خواندن داده ها در فرمت های مختلف مثله ایکسل – تکست-وکا-اکسز..
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
    الگوریتم های بیزین
    الگوریتم نزدیک ترین عنصر همسایه (knn)
    انواع الگوریتم های درخت تصمیم مثله :id5-random forest-chaid-random tree…
    شبکه های عصبی مثله : mlp-rfb..
    رگرسیون مثله :گاوسین و خطی ..
    شبکه بردار پشتیبان مثله svm-lib svm ..
    ابزار تبدیل داده مثله گسسته سازی
    ابزار تجمیع داده ها

 پروژه RapidMiner چرا گروه نرم افزاری azsoftir بسپاریم ؟

گروه نرم افزاری ای زد سافت سابقه 9 ساله در انجام پروژه های رپید ماینر را دارد اکثریت پروژه ها با کمترین هزینه با بالاترین کیفیت انجام داده است.

چگونه پروژه rapidminer را سفارش دهیم ؟

برای سفارش میتوانید در منوی اصلی قسمت ثبت سفارش کلیک کنید یا از طریق ایمیل آدرس [e-mail] یا شماره موبایل [phone] سفارش خود را ثبت کنید .

سطح کیفی پروژه های انجام شده rapidminer توسط شرکت شما چگونه خواهد بود ؟

انجام پروژه های rapidminer با کیفیت بالا از اهداف اصلی گروره است.

کیفیت در انجام پروژه های رپیدماینر از اصلی ترین اهداف گروه متلب پروژه می باشد بیشترین کیفیت در پروژه رپیدماینرهدف اصلی گروه است.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
نوشته شده درdatamining(داده کاوی ), خوشه بندی, سرویس ها, کلاسبندی. Tagged as Rapid Miner, انجام پروژه داده کاوی rapidminer, انجام پروژه داده کاوی راپیدماینر, انجام پروژه های داده کاوی, انجام پروژه های داده کاوی rapidminer, انجام پروژه های داده کاوی راپیدماینر, پروژه rapidminer, پروژه داده کاوی, پروژه راپیدما ینر, پروژه راپیدماینر, پروژه های rapidminer, پروژه های داده کاوی, پروژه های داده کاوی rapidminer, پروژه های راپید ماینر, پروژه های راپیدماینر, داده کاوی, راپید ماینر, راپیدماینر, نرم افزار rapidminer, نرم افزار راپیدماینر

گام های  داده   کاوی  و پروتکل های مربوطه
الگوریتم ها  داده   کاوی
معرفی نرم افزار و اجرای مدلهای  داده   کاوی  در نرم افزار
اجرای  پروژه  های  داده  مطلب با موضوع «پروژه شبکه عصبی» ثبت شده است
بهینه سازی ساختار شبکه عصبی با الگوریتم ژنتیک برای داده کاوی بیماری کلیوی

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص بیماری کلیوی به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم ژنتیک:

کلیه یکی از اندام‌های درونی بدن انسان و برخی دیگر از جانداران است. کار کلیه تصفیه خون از مواد زائد و دفع متابولیت‌های بدن می‌باشد جالب است بدانید انسان می‌تواند با ۲۰٪ کلیه‌هایش زندگی نسبتاً سالمی داشته باشد. کلیه نقش مهمی در دفع مواد زائد و تعادل آب و الکترولیتها در بدن دارد. نارسایی حاد کلیوی در اثر تخریب کلیه‌ها پدید می‌آید و با فقدان سریع عملکرد کلیوی مشخص می‌شود. این بیماری منجر به ناهنجاری‌های الکترولیتی و بر پایه اسید و احتباس فراورده‌های زاید نیتروژنی از قبیل اوره و کراتینین می‌گردد. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد کلیه و بیماری های آن کلیک کنید.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم ژنتیک (genetic algorithm)، مجموعه داده های مربوط به بیماری کلیوی مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
بهینه سازی ساختار شبکه عصبی با الگوریتم ژنتیک برای داده کاوی بیماری قلبی

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص بیماری قلبی به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم ژنتیک:

بیماری قلبی-عروقی: یا بیماری قلبی  دسته‌ای از بیماری‌ها است که در قلب یا رگ‌ها (سرخرگ‌ها، مویرگ‌ها و سیاهرگ‌ها) رخ می‌دهد. بیماری قلبی-عروقی به هر گونه بیماری که دستگاه گردش خون را تحت تاثیر قرار دهد اشاره دارد که شامل بیماری‌های قلبی، بیماری‌های عروقی مغز و کلیه و بیماری‌های شریانی می‌شود. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد بیمارهای قلبی و انواع آن کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم ژنتیک (genetic algorithm)، مجموعه داده های مربوط به بیماری قلبی مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
پروژه پیش بینی نرخ جرم و جنایت با استفاده از تلفیق شبکه ی عصبی و الگوریتم ژنتیک

سفارش انجام پروژه پیش بینی نرخ جرم و جنایت با استفاده از تلفیق شبکه ی عصبی و الگوریتم ژنتیک:


با گسترش روزافزون سیستم های کامپیوتری، تحلیلگران اطلاعات می توانند به روند حل جرم و جنایات سرعت بخشند و از این طریق به اجرای قانون کمک کنند. تجزیه و تحلیل و پیشگیری از جرم رویکردی برای شناسایی و تحلیل الگوها و روند جنایت است. در این پروژه اطلاعات ناشناخته و مفید از داده های بدون ساختار استخراج می شود و مناطقی که احتمال وقوع جرم و جنایت در آن ها وجود دارد، پیش بینی می شود.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم ژنتیک (genetic algorithm)، نواحی مستعد جرم  شناسایی خواهند شد. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
ادامه مطلب
بهینه سازی ساختار شبکه عصبی با الگوریتم ژنتیک برای داده کاوی بیماری دیابت

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص بیماری دیابت به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم ژنتیک:

دیابت یا بیماری قند یک اختلال سوخت و سازی (متابولیک) در بدن است. در این بیماری توانایی تولید هورمون انسولین در بدن از بین می‌رود یا بدن در برابر انسولین مقاوم شده و بنابراین انسولین تولیدی نمی‌تواند عملکرد طبیعی خود را انجام دهد. نقش اصلی انسولین پایین آوردن قند خون توسط سازوکارهای مختلف است. دیابت دو نوع اصلی دارد. در دیابت نوع یک، تخریب سلول‌های بتا در پانکراس منجر به نقص تولید انسولین می‌شود و در نوع دو، مقاومت پیش رونده بدن به انسولین وجود دارد که در نهایت ممکن است به تخریب سلول‌های بتای پانکراس و نقص کامل تولید انسولین منجر شود. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد بیماری دیابت کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم ژنتیک (genetic algorithm)، مجموعه داده های مربوط به بیماری دیابت مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
پروژه تشخیص اسپم با استفاده از تلفیق شبکه ی عصبی و الگوریتم کلونی زنبور عسل

سفارش انجام پروژه تشخیص اسپم با استفاده از تلفیق شبکه ی عصبی و الگوریتم کلونی زنبور عسل:

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
به سوءاستفاده از ابزارهای الکترونیکی مانند ایمیل، مسنجر، گروه‌های خبری ایمیلی، فکس، پیام کوتاه و... برای ارسال پیام به تعداد زیاد و به صورت ناخواسته اسپم می‌گویند. با توجه به هزینه اندک این روش نسبت به پست سنتی که در گذشته برای ارسال پلاک به پلاک تبلیغات مورد استفاده قرار می‌گرفت و همچنین ناقص بودن قوانین بین‌المللی برای محدود کردن هرزنامه، در حال حاضر اسپم ها در سطح وسیعی ارسال می‌شوند. امروزه اسپم‌ها به‌طور عمده با هدف‌های تجاری منتشر می‌شوند ولی اسپم‌های غیرتجاری مانند اسپم های سیاسی یا مذهبی نیز روز به روز در حال افزایش هستند. برای مقابله با اسپم ها تاکنون روش‌های متعددی ایجاد شده است و این روند با توجه به ابعاد گسترده آن، همچنان ادامه دارد. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد تشخیص اسپم کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم کلونی زنبور عسل (Artificial bee colony algorithm)، متن های حاوی پیام های اسپم شناسایی و فیلتر خواهند شد. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
دریافت ویدیوی آموزشی بهینه سازی شبکه ی عصبی با الگوریتم ایمنی مصنوعی
برای نمایش مطلب باید رمز عبور را وارد کنید
دریافت ویدیوی آموزشی بهینه سازی شبکه ی عصبی با الگوریتم رقابت استعماری
برای نمایش مطلب باید رمز عبور را وارد کنید
دریافت ویدیوی آموزشی بهینه سازی شبکه ی عصبی با الگوریتم کلونی زنبور عسل
برای نمایش مطلب باید رمز عبور را وارد کنید
پروژه تشخیص اسپم با استفاده از تلفیق شبکه ی عصبی و الگوریتم جستجوی هارمونی

سفارش انجام پروژه تشخیص اسپم با استفاده از تلفیق شبکه ی عصبی و الگوریتم جستجوی هارمونی:
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

به سوءاستفاده از ابزارهای الکترونیکی مانند ایمیل، مسنجر، گروه‌های خبری ایمیلی، فکس، پیام کوتاه و... برای ارسال پیام به تعداد زیاد و به صورت ناخواسته اسپم می‌گویند. با توجه به هزینه اندک این روش نسبت به پست سنتی که در گذشته برای ارسال پلاک به پلاک تبلیغات مورد استفاده قرار می‌گرفت و همچنین ناقص بودن قوانین بین‌المللی برای محدود کردن هرزنامه، در حال حاضر اسپم ها در سطح وسیعی ارسال می‌شوند. امروزه اسپم‌ها به‌طور عمده با هدف‌های تجاری منتشر می‌شوند ولی اسپم‌های غیرتجاری مانند اسپم های سیاسی یا مذهبی نیز روز به روز در حال افزایش هستند. برای مقابله با اسپم ها تاکنون روش‌های متعددی ایجاد شده است و این روند با توجه به ابعاد گسترده آن، همچنان ادامه دارد. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد تشخیص اسپم کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم جستجوی هارمونی(harmony search algorithm)، متن های حاوی پیام های اسپم شناسایی و فیلتر خواهند شد. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
پروژه تشخیص اسپم با استفاده از تلفیق شبکه ی عصبی و الگوریتم ژنتیک

سفارش انجام پروژه تشخیص اسپم با استفاده از تلفیق شبکه ی عصبی و الگوریتم ژنتیک:


به سوءاستفاده از ابزارهای الکترونیکی مانند ایمیل، مسنجر، گروه‌های خبری ایمیلی، فکس، پیام کوتاه و... برای ارسال پیام به تعداد زیاد و به صورت ناخواسته اسپم می‌گویند. با توجه به هزینه اندک این روش نسبت به پست سنتی که در گذشته برای ارسال پلاک به پلاک تبلیغات مورد استفاده قرار می‌گرفت و همچنین ناقص بودن قوانین بین‌المللی برای محدود کردن هرزنامه، در حال حاضر اسپم ها در سطح وسیعی ارسال می‌شوند. امروزه اسپم‌ها به‌طور عمده با هدف‌های تجاری منتشر می‌شوند ولی اسپم‌های غیرتجاری مانند اسپم های سیاسی یا مذهبی نیز روز به روز در حال افزایش هستند. برای مقابله با اسپم ها تاکنون روش‌های متعددی ایجاد شده است و این روند با توجه به ابعاد گسترده آن، همچنان ادامه دارد. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد تشخیص اسپم کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم ژنتیک (genetic algorithm)، متن های حاوی پیام های اسپم شناسایی و فیلتر خواهند شد. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
دریافت ویدیوی آموزشی بهینه سازی شبکه ی عصبی با الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات
برای نمایش مطلب باید رمز عبور را وارد کنید
دریافت ویدیوی آموزشی بهینه سازی شبکه ی عصبی با الگوریتم تکامل تفاضلی
برای نمایش مطلب باید رمز عبور را وارد کنید
دریافت ویدیوی آموزشی بهینه سازی شبکه ی عصبی با الگوریتم هارمونی
برای نمایش مطلب باید رمز عبور را وارد کنید
دریافت ویدیوی آموزشی بهینه سازی شبکه ی عصبی با الگوریتم ممتیک
برای نمایش مطلب باید رمز عبور را وارد کنید
دریافت ویدیوی آموزشی بهینه سازی شبکه ی عصبی با الگوریتم ژنتیک
برای نمایش مطلب باید رمز عبور را وارد کنید
بهینه سازی ساختار شبکه عصبی با الگوریتم هارمونی برای داده کاوی تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم جستجوی هارمونی:

سامانه‌های تشخیص نفوذ، وظیفهٔ شناسایی و تشخیص هر گونه استفادهٔ غیرمجاز به سیستم، سوء استفاده یا آسیب‌رسانی توسط هر دو دستهٔ کاربران داخلی و خارجی را بر عهده دارند. تشخیص و جلوگیری از نفوذ امروزه به عنوان یکی از مکانیزم‌های اصلی در برآوردن امنیت شبکه‌ها و سیستم‌های رایانه‌ای مطرح است و عمومأ در کنار دیواره‌های آتش و به صورت مکمل امنیتی برای آن‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد تشخیص نفوذ کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم جستجوی هارمونی (harmony search algorithm)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
  azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

تحلیل داده با ابزارهای آماری، داده کاوی Machine learning با ابزارهای مربوطه

تحلیل داده با ابزارهای آماری، داده کاوی Machine learning با ابزارهای مربوطه
برنامه نویسی پایتونانجام پروژه های آماری، داده کاوی،برنامه نویسی پایتونپیاده سازی پروژه های داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
برگزار کننده کارگاههای تخصصی داده کاوی

برای دانشجویان ، سازمانها ، شرکتها و دانشگاه ها

انجام پروژه های داده کاوی با قیمت مناسب در کمترین زمان

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکاWeka

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتاینClementine12

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزاررپیدماینر RapidMiner

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار SPSS Modeler14.2
انجام پروژه های آماری و داده کاوی

مشاوره و انجام پروژه های مربوط به داده کاوی و انجام پروژه های آماری و داده کاوی در مجموعه علمی پژوهشی شکوفا اندیش توسط اساتید مجرب در این رشته؛ در سریعترین زمان ممکن با مناسبترین قیمت. برای اطلاع از تعرفه ارایه خدمات و یا دریافت مشاوره می توانید با کارشناسان ما تماس بگیرید.

 

مشاوره و انجام پروژه های مربوط به داده کاوی و انجام پروژه های آماری و داده کاوی در مجموعه علمی پژوهشی شکوفا اندیش توسط اساتید مجرب در این رشته؛ در سریعترین زمان ممکن با مناسبترین قیمت. برای اطلاع از تعرفه ارایه خدمات و یا دریافت مشاوره می توانید با کارشناسان ما تماس بگیرید.انجام پروژه داده کاوی DATA MINING


azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com، با بهره گیری از توان متخصصان خود، پروژه های داده کاوی را با مناسب ترین کیفیت و ارائه ی آموزش های لازم، ارائه می دهد.

مشاوره رایگان، این امکان را برای شما فراهم می آورد تا بدون صرف هزینه بتوانید با راهکار مناسب برای انجام پروژه داده کاوی خود آشنا شوید.


مشاوره رایگان انجام پروژه داده کاوی:

برای دریافت مشاوره رایگان انجام پروژه داده کاوی و همچنین سفارش پروژه داده کاوی، عنوان درخواستی و توضیحات مدنظرتان را به یکی از روش های زیر ارسال نمایید:

...روش اول: ارسال درخواست به آدرس ایمیل [e-mail].
...روش دوم: ثبت درخواست در کادر نظرات (پایین همین صفحه). حتما آدرس ایمیل خود را به درستی وارد نمایید تا امکان پاسخگویی به درخواست های شما فراهم شود.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
برخی از محیط های نرم افزاری قابل استفاده برای پروژه داده کاوی:

فرآیندهای پروژه داده کاوی با توجه به سفارش می تواند توسط ابزارهای مختلف، انجام گیرد. در ادامه به برخی از آن ها اشاره می شود:

    نرم افزار WEKA
    نرم افزار RAPIDMINER
    نرم افزار SPSS MODELER
    نرم افزار MATLAB
    زبان R
    زبان Python
    نرم افزار TANAGRA
    نرم افزار ORANGE


نمونه ای از خدمات انجام پروژه:

    انجام پروژه های داده کاوی تشخیص تقلب
    انجام پروژه های داده کاوی تشخیص نفوذ
    انجام پروژه های داده کاوی ارزیابی اعتباری
    انجام پروژه های داده کاوی تشخیص انواع بیماری ها، نظیر بیماری های قلبی، سرطان و ....
    انجام پروژه های داده کاوی ریزش مشتری
    انجام پروژه های داده کاوی شرکت های بیمه
    انجام پروژه های داده کاوی تشخیص ناهنجاری
    انجام پروژه های داده کاوی افزایش بهره وری در موسسات مالی
    انجام پروژه های داده کاوی برای فرآیند بازاریابی مستقیم
    انجام پروژه های داده کاوی تشخیص نقص در ماژول های نرم افزاری
    انجام پروژه های داده کاوی تشخیص تقلب در کارت های اعتباری
    انجام پروژه های عقیده کاوی یا نظرکاوی
    انجام پروژه های سیستم های توصیه گر
    و ...


نمونه ای از خدمات مشاوره پایان نامه و مقاله:
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
    مشاوره انجام پایان نامه و مقاله داده کاوی تشخیص تقلب
    مشاوره انجام پایان نامه و مقاله داده کاوی تشخیص نفوذ
    مشاوره انجام پایان نامه و مقاله داده کاوی ارزیابی اعتباری
    مشاوره انجام پایان نامه و مقاله داده کاوی تشخیص انواع بیماری ها، نظیر بیماری های قلبی، سرطان و ....
    مشاوره انجام پایان نامه و مقاله داده کاوی ریزش مشتری
    مشاوره انجام پایان نامه و مقاله داده کاوی شرکت های بیمه
    مشاوره انجام پایان نامه و مقاله داده کاوی تشخیص ناهنجاری
    مشاوره انجام پایان نامه و مقاله داده کاوی افزایش بهره وری در موسسات مالی
    مشاوره انجام پایان نامه و مقاله داده کاوی برای فرآیند بازاریابی مستقیم
    مشاوره انجام پایان نامه و مقاله داده کاوی تشخیص نقص در ماژول های نرم افزاری
    مشاوره انجام پایان نامه و مقاله داده کاوی تشخیص تقلب در کارت های اعتباری
    مشاوره انجام پایان نامه و مقاله عقیده کاوی یا نظرکاوی
    مشاوره انجام پایان نامه و مقاله سیستم های توصیه گر
    و ... مطلب با موضوع «پروژه وکا(Weka)» ثبت شده است
پروژه داده کاوی تشخیص سرطان با نرم افزار وکا(Weka)

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص سرطان:

سرطان نامی است که به مجموعهٔ بیماری‌هایی اطلاق می‌شود که از تکثیر مهارنشده سلول‌ها پدید می‌آیند. سلول‌های سرطانی از سازوکارهای عادی تقسیم و رشد سلول‌ها جدا می‌افتند. علت دقیق این پدیده همچنان نامشخص است ولی احتمال دارد عوامل ژنتیکی یا مواردی که موجب اختلال در فعالیت سلول‌ها می‌شوند در هسته سلول اشکال وارد کنند. از جملهٔ این موارد می‌توان از مواد رادیو اکتیو، مواد شیمیایی و سمی یا تابش بیش از حد اشعه‌هایی مانند نور آفتاب نام برد. در یک جاندار سالم، همیشه بین میزان تقسیم سلول، مرگ طبیعی سلولی و تمایز، تعادلی وجود دارد. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد بیماری سرطان کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار وکا(Weka)، مجموعه داده های مربوط به سرطان (انواع سرطان) مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
دریافت ویدیو آموزشی نرم افزار وکا - دسته بندی
برای نمایش مطلب باید رمز عبور را وارد کنید
عقیده کاوی نظرات کاربران دیجی کالا با نرم افزار وکا (Weka)

سفارش انجام پروژه عقیده کاوی نظرات کاربران دیجی کالا:

رشد استفاده از اینترنت و شبکه‌های اجتماعی، باعث ایجاد متون انبوهی حاوی عقاید افراد شده‌است که در گذشته قابل ثبت نبوده‌اند. آگاهی از عقاید افراد برای بسیاری از امور مرتبط با تصمیم‌گیری اهمیّت فراوانی دارد. متن‌کاوی که شاخه‌ای از داده‌کاوی است، اطلاعات مفیدی را از متن استخراج می‌کند، ولی برای استخراج عقاید باید سراغ روش‌های پیشرفته‌تری رفت. عقیده‌کاوی به عنوان شاخه‌ای از متن‌کاوی با تمرکز بر روی استخراج عقاید شناخته می‌شود.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
عقیده‌کاوی کاربردهای فراوانی دارد. از مهم‌ترین کاربردهای آن می‌توان به دنبال‌کردن عقاید مردم توسط سیاستمداران، آگاهی تولیدکنندگان از سطح رضایت مشتریان و پیش‌بینی تغییرات بازار با توجه به نظرات افراد اشاره کرد. سرعت زیاد و هزینهٔ کم مهم‌ترین عوامل جایگزین‌کردن عقیده‌کاوی با روش‌های سنتّی (به کمک نیروی انسانی) هستند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد عقیده کاوی کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار وکا (Weka)، مجموعه داده های مربوط به نظرات کاربران دیجی کالا مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
پروژه داده کاوی تشخیص مشکلات ارتوپدی با نرم افزار وکا(Weka)

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص مشکلات ارتوپدی:

جراحی ارتوپدی (Orthopedic surgery) یا استخوان‌پزشکی به شاخه‌ای از علم پزشکی گفته می‌شود که شامل درمان بیماری‌ها و اصلاح ناهنجاری‌های مربوط به استخوان‌ها و مفاصل است. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد جراحی ارتوپدی و انواع آن کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار وکا(Weka)، مجموعه داده های مربوط به مشکلات ارتوپدی مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
دریافت ویدیوی آموزشی عقیده کاوی به کمک نرم افزار وکا(WEKA)
برای نمایش مطلب باید رمز عبور را وارد کنید
دریافت ویدیو آموزشی نرم افزار وکا - آشنایی با محیط نرم افزار
برای نمایش مطلب باید رمز عبور را وارد کنید
پروژه داده کاوی تشخیص تقلب در کارت های اعتباری با نرم افزار وکا (Weka)

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص تقلب در کارت های اعتباری:
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
به دلیل ضعف های امنیتی سیستم پردازش کارت هـای بـانکی، تقلـب در آن هـا رونـد رو به گسترشی دارد و خسارت های زیادی وارد می کند. تقلب در کارت های بانکی به یکی از راه های کسب درآمد بـرای مجرمـان تبـدیل شـده اسـت. به همین دلیل مسئله ی تقلب برای بانـکهـا و مؤسسه ها اهمیت بالایی دارد. رویکردهای تشخیص تقلب به طور گسترده به دو دسته تقسیم می شوند. مورد اول، تشخیص سو استفاده است که تلاش می کند که موارد مشاهده شده قبلی را در قالب یک الگو یا امضا تشخیص دهد. مورد دوم، تشخیص ناهنجاری است که تلاش می کند تا یک مشخصه از تاریخچه عملکرد برای هر کاربر ایجاد کرده و سپس با هرگونه انحراف به قدر کافی بزرگ، پی به یک رفتار مشکوک می برد.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار وکا (Weka)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص تقلب در کارت های اعتباری مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
پروژه داده کاوی بازاریابی مستقیم (Direct marketing) با نرم افزار وکا (Weka)

سفارش انجام پروژه داده کاوی بازاریابی مستقیم:

بازاریابی مستقیم (Direct Marketing) یعنی استفاده از کانال های مستقیم مصرف کننده، برای رساندن و تحویل کالاها و خدمات به مشتریان بدون استفاده از واسطه های بازاریابی. این کانال ها شامل پست مستقیم، کاتالوگ ها، بازاریابی تلفنی، تلویزیون تعاملی، دکه ها، وب سایت ها، و تجهیزات همراه می شوند. بازاریاب های مستقیم به دنبال یک پاسخ قابل اندازه گیری، مثل سفارش مشتری هستند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد بازاریابی مستقیم کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار وکا (Weka)، مجموعه داده های مربوط به بازاریابی مستقیم مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
ادامه مطلب
پروژه داده کاوی امتیاز اعتباری (Credit scoring) با نرم افزار وکا (Weka)

سفارش انجام پروژه داده کاوی امتیاز اعتباری:

امتیاز اعتباری یک عبارت عددی است که با تکنیک‌های آماری و بر اساس اطلاعات واقعی که بیانگر وضعیت جاری و سابقه‌ای فرد یا شرکت هستند محاسبه می‌شود. امتیاز اعتباری یک نمره قابل مقایسه است؛ لذا تصمیم‌گیری بر این مبنا، در مقایسه با روش‌های سلیقه‌ای و گزارش‌های متنی، به مراتب قابل اطمینان‌تر و منصفانه‌تر خواهد بود. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد امتیازاعتباری کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار وکا (Weka)، مجموعه داده های مربوط به امتیاز اعتباری مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
پروژه داده کاوی تشخیص تقلب با نرم افزار وکا (Weka)

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص تقلب:

تقلب در مفهوم عام، عبارت است از تحریف حقایق مهم، توسط فردی که می داند ادعایش حقیقت ندارد و یا ارائه حقایق، بدون توجه نسبت به صحت آنها و به قصد فریب دیگران. رویکردهای تشخیص تقلب به طور گسترده به دو دسته تقسیم می شوند. مورد اول، تشخیص سو استفاده است که تلاش می کند که موارد مشاهده شده قبلی را در قالب یک الگو یا امضا تشخیص دهد. مورد دوم، تشخیص ناهنجاری است که تلاش می کند تا یک مشخصه از تاریخچه عملکرد برای هر کاربر ایجاد کرده و سپس با هرگونه انحراف به قدر کافی بزرگ، پی به یک رفتار مشکوک می برد.
در این پروژه، با استفاده از نرم افزار وکا (Weka)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص تقلب مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
پروژه داده کاوی تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری با نرم افزار وکا (Weka)

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری:

سامانه‌های تشخیص نفوذ، وظیفهٔ شناسایی و تشخیص هر گونه استفادهٔ غیرمجاز به سیستم، سوء استفاده یا آسیب‌رسانی توسط هر دو دستهٔ کاربران داخلی و خارجی را بر عهده دارند. تشخیص و جلوگیری از نفوذ امروزه به عنوان یکی از مکانیزم‌های اصلی در برآوردن امنیت شبکه‌ها و سیستم‌های رایانه‌ای مطرح است و عمومأ در کنار دیواره‌های آتش و به صورت مکمل امنیتی برای آن‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد تشخیص نفوذ کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار وکا (Weka)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
ادامه مطلب
پروژه داده کاوی پیش بینی نقص در ماژول های نرم افزاری با نرم افزار وکا(Weka)

سفارش انجام پروژه داده کاوی پیش بینی نقص در ماژول های نرم افزاری:

با توجه به اهمیت نقش نرم‌افزارها در زندگی جوامع امروزی، تحقیقات پیرامون کیفیت نرم‌افزار در سال‌های اخیر، گسترش زیادی داشته است. خطاهای پیش‌بینی نشده ی نرم‌افزاری هزینه‌های زیادی را مصرف کننده ها، تحمیل می‌کند. بنابراین، تحقیقات حوزه ی نرم افزار، بر روی تولید سیستم‌های با کیفیت بالا متمرکز شده‌اند. مهم ترین مولفه در سیستم نرم‌افزاری، قابلیت اطمینان است. تعداد خرابی در زمان اجرای نرم‌افزار باید حداقل شود تا بتوان به قابلیت اطمینان مناسبی حاصل شود.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار وکا (Weka)، مجموعه داده های مربوط به پیش بینی نقص در ماژول های نرم افزاری مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
پروژه داده کاوی تشخیص بیماری کلیوی با نرم افزار وکا(Weka)

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص بیماری کلیوی:

کلیه یکی از اندام‌های درونی بدن انسان و برخی دیگر از جانداران است. کار کلیه تصفیه خون از مواد زائد و دفع متابولیت‌های بدن می‌باشد جالب است بدانید انسان می‌تواند با ۲۰٪ کلیه‌هایش زندگی نسبتاً سالمی داشته باشد. کلیه نقش مهمی در دفع مواد زائد و تعادل آب و الکترولیتها در بدن دارد. نارسایی حاد کلیوی در اثر تخریب کلیه‌ها پدید می‌آید و با فقدان سریع عملکرد کلیوی مشخص می‌شود. این بیماری منجر به ناهنجاری‌های الکترولیتی و بر پایه اسید و احتباس فراورده‌های زاید نیتروژنی از قبیل اوره و کراتینین می‌گردد. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد کلیه و بیماری های آن کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار وکا(Weka)، مجموعه داده های مربوط به بیماری کلیوی مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
پروژه داده کاوی تشخیص بیماری های قلبی با نرم افزار وکا (Weka)

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص بیماری های قلبی:
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
بیماری قلبی-عروقی: یا بیماری قلبی دسته‌ای از بیماری‌ها است که در قلب یا رگ‌ها (سرخرگ‌ها، مویرگ‌ها و سیاهرگ‌ها) رخ می‌دهد. بیماری قلبی-عروقی به هر گونه بیماری که دستگاه گردش خون را تحت تاثیر قرار دهد اشاره دارد که شامل بیماری‌های قلبی، بیماری‌های عروقی مغز و کلیه و بیماری‌های شریانی می‌شود. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد بیمارهای قلبی و انواع آن کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار وکا (Weka)، مجموعه داده های مربوط به بیماری های قلبی مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
پروژه داده کاوی تشخیص بیماری دیابت با نرم افزار وکا (Weka)

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص بیماری دیابت :

دیابت یا بیماری قند یک اختلال سوخت و سازی (متابولیک) در بدن است. در این بیماری توانایی تولید هورمون انسولین در بدن از بین می‌رود یا بدن در برابر انسولین مقاوم شده و بنابراین انسولین تولیدی نمی‌تواند عملکرد طبیعی خود را انجام دهد. نقش اصلی انسولین پایین آوردن قند خون توسط سازوکارهای مختلف است. دیابت دو نوع اصلی دارد. در دیابت نوع یک، تخریب سلول‌های بتا در پانکراس منجر به نقص تولید انسولین می‌شود و در نوع دو، مقاومت پیش رونده بدن به انسولین وجود دارد که در نهایت ممکن است به تخریب سلول‌های بتای پانکراس و نقص کامل تولید انسولین منجر شود. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد بیماری دیابت کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار وکا (Weka)، مجموعه داده های مربوط به بیماری دیابت مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب

۱۵ مطلب با موضوع «پروژه نایم(Knime)» ثبت شده است
پروژه داده کاوی پیش بینی نقص در ماژول های نرم افزاری با نرم افزار نایم (Knime)

سفارش انجام پروژه داده کاوی پیش بینی نقص در ماژول های نرم افزاری:
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
با توجه به اهمیت نقش نرم‌افزارها در زندگی جوامع امروزی، تحقیقات پیرامون کیفیت نرم‌افزار در سال‌های اخیر، گسترش زیادی داشته است. خطاهای پیش‌بینی نشده ی نرم‌افزاری هزینه‌های زیادی را مصرف کننده ها، تحمیل می‌کند. بنابراین، تحقیقات حوزه ی نرم افزار، بر روی تولید سیستم‌های با کیفیت بالا متمرکز شده‌اند. مهم ترین مولفه در سیستم نرم‌افزاری، قابلیت اطمینان است. تعداد خرابی در زمان اجرای نرم‌افزار باید حداقل شود تا بتوان به قابلیت اطمینان مناسبی حاصل شود.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار نایم (Knime)، مجموعه داده های مربوط به پیش بینی نقص در ماژول های نرم افزاری مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
پروژه داده کاوی تشخیص اسپم با نرم افزار نایم (Knime)

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص اسپم با نرم افزار نایم:

به سوءاستفاده از ابزارهای الکترونیکی مانند ایمیل، مسنجر، گروه‌های خبری ایمیلی، فکس، پیام کوتاه و... برای ارسال پیام به تعداد زیاد و به صورت ناخواسته اسپم می‌گویند. با توجه به هزینه اندک این روش نسبت به پست سنتی که در گذشته برای ارسال پلاک به پلاک تبلیغات مورد استفاده قرار می‌گرفت و همچنین ناقص بودن قوانین بین‌المللی برای محدود کردن هرزنامه، در حال حاضر اسپم ها در سطح وسیعی ارسال می‌شوند. امروزه اسپم‌ها به‌طور عمده با هدف‌های تجاری منتشر می‌شوند ولی اسپم‌های غیرتجاری مانند اسپم های سیاسی یا مذهبی نیز روز به روز در حال افزایش هستند. برای مقابله با اسپم ها تاکنون روش‌های متعددی ایجاد شده است و این روند با توجه به ابعاد گسترده آن، همچنان ادامه دارد. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد تشخیص اسپم کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار نایم (Knime)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص اسپم مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
ادامه مطلب
عقیده کاوی نظرات کاربران دیجی کالا با نرم افزار نایم (Knime)

سفارش انجام پروژه عقیده کاوی نظرات کاربران دیجی کالا:

رشد استفاده از اینترنت و شبکه‌های اجتماعی، باعث ایجاد متون انبوهی حاوی عقاید افراد شده‌است که در گذشته قابل ثبت نبوده‌اند. آگاهی از عقاید افراد برای بسیاری از امور مرتبط با تصمیم‌گیری اهمیّت فراوانی دارد. متن‌کاوی که شاخه‌ای از داده‌کاوی است، اطلاعات مفیدی را از متن استخراج می‌کند، ولی برای استخراج عقاید باید سراغ روش‌های پیشرفته‌تری رفت. عقیده‌کاوی به عنوان شاخه‌ای از متن‌کاوی با تمرکز بر روی استخراج عقاید شناخته می‌شود.

عقیده‌کاوی کاربردهای فراوانی دارد. از مهم‌ترین کاربردهای آن می‌توان به دنبال‌کردن عقاید مردم توسط سیاستمداران، آگاهی تولیدکنندگان از سطح رضایت مشتریان و پیش‌بینی تغییرات بازار با توجه به نظرات افراد اشاره کرد. سرعت زیاد و هزینهٔ کم مهم‌ترین عوامل جایگزین‌کردن عقیده‌کاوی با روش‌های سنتّی (به کمک نیروی انسانی) هستند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد عقیده کاوی کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار نایم (Knime)، مجموعه داده های مربوط به نظرات کاربران دیجی کالا مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
دریافت ویدیوی آموزشی عقیده کاوی به کمک نرم افزار نایم(KNIME)
برای نمایش مطلب باید رمز عبور را وارد کنید
پروژه داده کاوی پیش بینی نرخ جرم و جنایت با نرم افزار نایم (Knime)

سفارش انجام پروژه داده کاوی پیش بینی نرخ جرم و جنایت با نرم افزار نایم:
با گسترش روزافزون سیستم های کامپیوتری، تحلیلگران اطلاعات می توانند به روند حل جرم و جنایات سرعت بخشند و از این طریق به اجرای قانون کمک کنند. تجزیه و تحلیل و پیشگیری از جرم رویکردی برای شناسایی و تحلیل الگوها و روند جنایت است. در این پروژه اطلاعات ناشناخته و مفید از داده های بدون ساختار استخراج می شود و مناطقی که احتمال وقوع جرم و جنایت در آن ها وجود دارد، پیش بینی می شود.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار نایم (Knime)، مجموعه داده های مربوط به پیش بینی نرخ جرم و جنایت مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطazsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.comلب
پروژه داده کاوی تشخیص تقلب در کارت های اعتباری با نرم افزار نایم (Knime)

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص تقلب در کارت های اعتباری:

به دلیل ضعف های امنیتی سیستم پردازش کارت هـای بـانکی، تقلـب در آن هـا رونـد رو به گسترشی دارد و خسارت های زیادی وارد می کند. تقلب در کارت های بانکی به یکی از راه های کسب درآمد بـرای مجرمـان تبـدیل شـده اسـت. به همین دلیل مسئله ی تقلب برای بانـکهـا و مؤسسه ها اهمیت بالایی دارد. رویکردهای تشخیص تقلب به طور گسترده به دو دسته تقسیم می شوند. مورد اول، تشخیص سو استفاده است که تلاش می کند که موارد مشاهده شده قبلی را در قالب یک الگو یا امضا تشخیص دهد. مورد دوم، تشخیص ناهنجاری است که تلاش می کند تا یک مشخصه از تاریخچه عملکرد برای هر کاربر ایجاد کرده و سپس با هرگونه انحراف به قدر کافی بزرگ، پی به یک رفتار مشکوک می برد.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار نایم (Knime)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص تقلب در کارت های اعتباری مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
پروژه داده کاوی بازاریابی مستقیم (Direct marketing) با نرم افزار نایم (Knime)

سفارش انجام پروژه داده کاوی بازاریابی مستقیم:

بازاریابی مستقیم (Direct Marketing) یعنی استفاده از کانال های مستقیم مصرف کننده، برای رساندن و تحویل کالاها و خدمات به مشتریان بدون استفاده از واسطه های بازاریابی. این کانال ها شامل پست مستقیم، کاتالوگ ها، بازاریابی تلفنی، تلویزیون تعاملی، دکه ها، وب سایت ها، و تجهیزات همراه می شوند. بازاریاب های مستقیم به دنبال یک پاسخ قابل اندازه گیری، مثل سفارش مشتری هستند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد بازاریابی مستقیم کلیک کنید.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
در این پروژه، با استفاده از نرم افزار نایم (Knime)، مجموعه داده های مربوط به بازاریابی مستقیم مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
پروژه داده کاوی امتیاز اعتباری (Credit scoring) با نرم افزار نایم (Knime)

سفارش انجام پروژه داده کاوی امتیاز اعتباری:

امتیاز اعتباری یک عبارت عددی است که با تکنیک‌های آماری و بر اساس اطلاعات واقعی که بیانگر وضعیت جاری و سابقه‌ای فرد یا شرکت هستند محاسبه می‌شود. امتیاز اعتباری یک نمره قابل مقایسه است؛ لذا تصمیم‌گیری بر این مبنا، در مقایسه با روش‌های سلیقه‌ای و گزارش‌های متنی، به مراتب قابل اطمینان‌تر و منصفانه‌تر خواهد بود. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد امتیازاعتباری کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار نایم (Knime)، مجموعه داده های مربوط به امتیاز اعتباری مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
پروژه داده کاوی تشخیص تقلب با نرم افزار نایم (Knime)

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص تقلب:

تقلب در مفهوم عام، عبارت است از تحریف حقایق مهم، توسط فردی که می داند ادعایش حقیقت ندارد و یا ارائه حقایق، بدون توجه نسبت به صحت آنها و به قصد فریب دیگران. رویکردهای تشخیص تقلب به طور گسترده به دو دسته تقسیم می شوند. مورد اول، تشخیص سو استفاده است که تلاش می کند که موارد مشاهده شده قبلی را در قالب یک الگو یا امضا تشخیص دهد. مورد دوم، تشخیص ناهنجاری است که تلاش می کند تا یک مشخصه از تاریخچه عملکرد برای هر کاربر ایجاد کرده و سپس با هرگونه انحراف به قدر کافی بزرگ، پی به یک رفتار مشکوک می برد.
در این پروژه، با استفاده از نرم افزار نایم (Knime)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص تقلب مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
ادامه مطلب
پروژه داده کاوی تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری با نرم افزار نایم (Knime)

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری:

سامانه‌های تشخیص نفوذ، وظیفهٔ شناسایی و تشخیص هر گونه استفادهٔ غیرمجاز به سیستم، سوء استفاده یا آسیب‌رسانی توسط هر دو دستهٔ کاربران داخلی و خارجی را بر عهده دارند. تشخیص و جلوگیری از نفوذ امروزه به عنوان یکی از مکانیزم‌های اصلی در برآوردن امنیت شبکه‌ها و سیستم‌های رایانه‌ای مطرح است و عمومأ در کنار دیواره‌های آتش و به صورت مکمل امنیتی برای آن‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد تشخیص نفوذ کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار نایم (Knime)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
پروژه داده کاوی تشخیص بیماری کلیوی با نرم افزار نایم (Knime)

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص بیماری کلیوی:

کلیه یکی از اندام‌های درونی بدن انسان و برخی دیگر از جانداران است. کار کلیه تصفیه خون از مواد زائد و دفع متابولیت‌های بدن می‌باشد جالب است بدانید انسان می‌تواند با ۲۰٪ کلیه‌هایش زندگی نسبتاً سالمی داشته باشد. کلیه نقش مهمی در دفع مواد زائد و تعادل آب و الکترولیتها در بدن دارد. نارسایی حاد کلیوی در اثر تخریب کلیه‌ها پدید می‌آید و با فقدان سریع عملکرد کلیوی مشخص می‌شود. این بیماری منجر به ناهنجاری‌های الکترولیتی و بر پایه اسید و احتباس فراورده‌های زاید نیتروژنی از قبیل اوره و کراتینین می‌گردد. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد کلیه و بیماری های آن کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار نایم (Knime)، مجموعه داده های مربوط به بیماری کلیوی مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
پروژه داده کاوی تشخیص مشکلات ارتوپدی با نرم افزار نایم (Knime)

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص مشکلات ارتوپدی:
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
جراحی ارتوپدی (Orthopedic surgery) یا استخوان‌پزشکی به شاخه‌ای از علم پزشکی گفته می‌شود که شامل درمان بیماری‌ها و اصلاح ناهنجاری‌های مربوط به استخوان‌ها و مفاصل است. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد جراحی ارتوپدی و انواع آن کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار نایم (Knime)، مجموعه داده های مربوط به مشکلات ارتوپدی مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
پروژه داده کاوی تشخیص سرطان با نرم افزار نایم (Knime)

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص سرطان:

سرطان نامی است که به مجموعهٔ بیماری‌هایی اطلاق می‌شود که از تکثیر مهارنشده سلول‌ها پدید می‌آیند. سلول‌های سرطانی از سازوکارهای عادی تقسیم و رشد سلول‌ها جدا می‌افتند. علت دقیق این پدیده همچنان نامشخص است ولی احتمال دارد عوامل ژنتیکی یا مواردی که موجب اختلال در فعالیت سلول‌ها می‌شوند در هسته سلول اشکال وارد کنند. از جملهٔ این موارد می‌توان از مواد رادیو اکتیو، مواد شیمیایی و سمی یا تابش بیش از حد اشعه‌هایی مانند نور آفتاب نام برد. در یک جاندار سالم، همیشه بین میزان تقسیم سلول، مرگ طبیعی سلولی و تمایز، تعادلی وجود دارد. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد بیماری سرطان کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار نایم (Knime)، مجموعه داده های مربوط به سرطان (انواع سرطان) مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

ادامه مطلب
پروژه داده کاوی تشخیص بیماری های قلبی با نرم افزار نایم (Knime)

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص بیماری های قلبی:

بیماری قلبی-عروقی: یا بیماری قلبی  دسته‌ای از بیماری‌ها است که در قلب یا رگ‌ها (سرخرگ‌ها، مویرگ‌ها و سیاهرگ‌ها) رخ می‌دهد. بیماری قلبی-عروقی به هر گونه بیماری که دستگاه گردش خون را تحت تاثیر قرار دهد اشاره دارد که شامل بیماری‌های قلبی، بیماری‌های عروقی مغز و کلیه و بیماری‌های شریانی می‌شود. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد بیمارهای قلبی و انواع آن کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار نایم (Knime)، مجموعه داده های مربوط به بیماری های قلبی مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
ادامه مطلب
پروژه داده کاوی تشخیص بیماری دیابت با نرم افزار نایم (Knime)

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص بیماری دیابت :

دیابت یا بیماری قند یک اختلال سوخت و سازی (متابولیک) در بدن است. در این بیماری توانایی تولید هورمون انسولین در بدن از بین می‌رود یا بدن در برابر انسولین مقاوم شده و بنابراین انسولین تولیدی نمی‌تواند عملکرد طبیعی خود را انجام دهد. نقش اصلی انسولین پایین آوردن قند خون توسط سازوکارهای مختلف است. دیابت دو نوع اصلی دارد. در دیابت نوع یک، تخریب سلول‌های بتا در پانکراس منجر به نقص تولید انسولین می‌شود و در نوع دو، مقاومت پیش رونده بدن به انسولین وجود دارد که در نهایت ممکن است به تخریب سلول‌های بتای پانکراس و نقص کامل تولید انسولین منجر شود. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد بیماری دیابت کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار نایم (Knime)، مجموعه داده های مربوط به بیماری دیابت مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

در فرآیند مشاوره انجام پایان نامه و مقاله، تیم شریف پژوه از فرآیند تعریف موضوع تا پیاده سازی و ارائه ی آموزش های لازم در کنار شما خواهد بود.

تشخیص بیماری کلیه با استفاده از الگوریتم رگرسیون و درخت تصمیم گیری پروژه های داده کاوی سلامت

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
پروژه پیش بینی بیماری دیابت بارداری با استفاده از الگوریتم نزدیک ترین همسایه پروژه های داده کاوی
پروژه پیش بینی بیماری دیابت بارداری با استفاده از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان پروژه های داده کاوی
پروژه پیش بینی بیماری دیابت بارداری با استفاده از الگوریتم نایوبیز پروژه های داده کاوی
پروژه پیش بینی بیماری دیابت بارداری با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری پروژه های داده کاوی
پروژه پیش بینی بیماری دیابت بارداری با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی پروژه های داده کاوی
تشخیص بیماری افسردگی با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی پروژه های داده کاوی
تشخیص بیماری افسردگی با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری پروژه های داده کاوی
تشخیص بیماری افسردگی با استفاده از الگوریتم نزدیک ترین همسایه پروژه های داده کاوی
پیش بینی بیماری افسردگی با استفاده از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان پروژه های داده کاوی
تشخیص بیماری افسردگی با استفاده از الگوریتم نایوبایس پروژه های داده کاوی
دیتاهارت: مرجع مجموعه داده ها در تمامی رشته ها پروژه های داده کاوی رایگان
دانلود نرم افزار رپید ماینر نسخه . برای ویندوزهای  بیتی پروژه های داده کاوی رایگان 
دانلود نرم افزار رپید ماینر نسخه . برای ویندوزهای  بیتی پروژه های داده کاوی رایگان 
پروژه آموزشی ایریس با الگوریتم ژنتیک و لجستیک رگرسیون پروژه های داده کاوی
پروژه آموزشی ایریس با الگوریتم ژنتیک و نزدیک ترین همسایه پروژه های داده کاوی
پروژه آموزشی ایریس با الگوریتم ژنتیک و ماشین بردار پشتیبان پروژه های داده کاوی
پروژه آموزشی ایریس با الگوریتم ژنتیک و درخت تصمیم گیری پروژه های داده کاوی
پروژه آموزشی ایریس با الگوریتم ژنتیک و نایوبیز پروژه های داده کاوی
دانلود نرم افزار رپید ماینر نسخه . برای ویندوزهای  بیتی پروژه های داده کاوی رایگان 
دانلود نرم افزار رپید ماینر نسخه . برای ویندوزهای  بیتی پروژه های داده کاوی رایگان 
دانلود نرم افزار رپید ماینر نسخه . برای ویندوزهای  بیتی پروژه های داده کاوی رایگان 
استفاده از متن کاوی در تشخیص بد افزارها با استفاده از الگوریتم بردار پشتیبان پروژه های متن کاوی
استفاده از متن کاوی در تشخیص بد افزارها با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی پروژه های متن کاوی
استفاده از متن کاوی در تشخیص بد افزارها با استفاده از الگوریتم نایو بیز پروژه های متن کاوی
استفاده از متن کاوی در تشخیص بد افزارها با استفاده از الگوریتم رگرسیون پروژه های متن کاوی
تشخیص داده کاوی در پیش بینی شرایط گوناگون پوست انسان پروژه های داده کاوی سلامت
داده کاوی در بازی پر فکر شطرنج با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری و شبکه عصبی پروژه های داده کاوی
تشخیص بیماری افسردگی با استفاده از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان پروژه های داده کاوی
پیش بینی درآمد سالانه هر فرد آمریکایی با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری و شبکه عصبی پروژه های داده کاوی
پیش بینی درآمد سالانه هر فرد آمریکایی با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی و نایوبیز پروژه های داده کاوی
پیش بینی درآمد سالانه هر فرد آمریکایی با استفاده از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان و شبکه عصبی پروژه های داده کاوی
پیش بینی درآمد سالانه هر فرد آمریکایی با استفاده از الگوریتم نایوبیز و درخت تصمیم گیری پروژه های داده کاوی
پیش بینی درآمد سالانه هر فرد آمریکایی با استفاده از الگوریتم نایوبیز و ماشین بردار پشتیبان پروژه های داده کاوی
پیش بینی درآمد سالانه هر فرد آمریکایی با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی پروژه های داده کاوی
پیش بینی درآمد سالانه هر فرد آمریکایی با استفاده از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان پروژه های داده کاوی
پیش بینی درآمد سالانه هر فرد آمریکایی با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری پروژه های داده کاوی
پیش بینی درآمد سالانه هر فرد آمریکایی با استفاده از الگوریتم نایوبیز پروژه های داده کاوی
داده کاوی در تشخیص بیماری سرطان پستان با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری و بردار پشتیبان پروژه های داده کاوی
داده کاوی در تشخیص بیماری سرطان پستان با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری و رگرسیون پروژه های داده کاوی
داده کاوی در تشخیص بیماری سرطان پستان با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری و شبکه عصبی پروژه های داده کاوی
داده کاوی در تشخیص بیماری سرطان پستان با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری و نزدیکترین همسایه پروژه های داده کاوی
داده کاوی در تشخیص بیماری سرطان پستان با استفاده از الگوریتم بردار پشتیبان پروژه های داده کاوی
داده کاوی در تشخیص بیماری سرطان پستان با استفاده از الگوریتم رگرسیون پروژه های داده کاویazsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
استفاده از داده کاوی برای تشخیص بیماری کبد با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم و جنگل تصادفی پروژه های داده کاوی سلامت
داده کاوی در تشخیص بیماری سرطان پستان با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی پروژه های داده کاوی
استفاده از داده کاوی برای تشخیص بیماری کبد با استفاده از الگوریتم جنگل تصادفی و شبکه عصبی پروژه های داده کاوی سلامت
داده کاوی در تشخیص بیماری سرطان پستان با استفاده از الگوریتم نزدیکترین همسایه پروژه های داده کاوی
استفاده از داده کاوی برای تشخیص بیماری کبد با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم و ماشین بردار پشتیبان پروژه های داده کاوی سلامت
استفاده از داده کاوی برای تشخیص بیماری کبد با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی و ماشین بردار پشتیبان پروژه های داده کاوی سلامت
تشخیص بیماری سرطان پستان با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری پروژه های داده کاوی
استفاده از داده کاوی برای تشخیص بیماری کبد با استفاده از الگوریتم نایوبیز و ماشین بردار پشتیبان پروژه های داده کاوی سلامت
استفاده از داده کاوی برای تشخیص بیماری کبد با استفاده از الگوریتم جنگل تصادفی پروژه های داده کاوی سلامت
استفاده از داده کاوی برای تشخیص بیماری کبد با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی پروژه های داده کاوی سلامت
استفاده از داده کاوی برای تشخیص بیماری کبد با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری CART پروژه های داده کاوی سلامت
استفاده از داده کاوی برای تشخیص بیماری کبد با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری C. پروژه های داده کاوی سلامت
استفاده از داده کاوی برای تشخیص بیماری کبد با استفاده از الگوریتم ماشین بردارپشتیبان پروژه های داده کاوی سلامت
تحلیل احساسات کاربران انگلیسی زبان درباره شبکه اجتماعی فیس بوک پروژه های شبکه های اجتماعی
تحلیل احساسات کاربران انگلیسی زبان درباره برند اپل پروژه های شبکه های اجتماعی
تحلیل احساسات کاربران انگلیسی زبان درباره برند سامسونگ پروژه های شبکه های اجتماعی
تحلیل احساسات کاربران انگلیسی زبان درباره برند گوگل پروژه های شبکه های اجتماعی
بررسی داده کاوانه حوزه خودرو با استفاده الگوریتم درخت تصمیم گیری و رگرسیون پروژه های داده کاوی
بررسی داده کاوانه حوزه خودرو با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری و شبکه عصبی پروژه های داده کاوی
بررسی داده کاوانه حوزه خودرو با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری و بردار پشتیبان پروژه های داده کاوی
بررسی داده کاوانه حوزه خودرو با استفاده از الگوریتم نایو بایس پروژه های داده کاوی
بررسی داده کاوانه حوزه خودرو با استفاده از الگوریتم رگرسیون پروژه های داده کاوی
بررسی داده کاوانه حوزه خودرو با استفاده از الگوریتم بردار پشتیبان پروژه های داده کاوی
بررسی داده کاوانه حوزه خودرو با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی پروژه های داده کاوی
داده کاوی در صنعت خودرو با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری پروژه های داده کاوی
تشخیص بیماری کلیه با استفاده از الگوریتم نایو بایس و درخت تصمیم گیری پروژه های داده کاوی سلامت
تشخیص بیماری کلیه با استفاده از الگوریتم بردار پشتیبان و درخت تصمیم گیری پروژه های داده کاوی سلامت
تشخیص بیماری کلیه با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی و درخت تصمیم گیری پروژه های داده کاوی سلامت
تشخیص بیماری کلیه با استفاده از الگوریتم رگرسیون و درخت تصمیم گیری پروژه های داده کاوی سلامت
تشخیص بیماری کلیه با استفاده از الگوریتم رگرسیون پروژه های داده کاوی سلامتazsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
تشخیص بیماری کلیه با استفاده ازالگوریتم نایو بایس پروژه های داده کاوی سلامت
تشخیص بیماری کلیه با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی پروژه های داده کاوی سلامت
تشخیص بیماری کلیه با استفاده از الگوریتم بردار پشتیبان پروژه های داده کاوی سلامت
تشخیص بیماری کلیه با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری پروژه های داده کاوی سلامت
تشخیص وضعیت جنین با استفاده از ابگوریتم بردار پشتیبان و درخت تصمیم گیری پروژه های داده کاوی
تشخیص وضعیت جنین با استفاده از الگوریتم رگرسیون و درخت تصمیم گیری پروژه های داده کاوی سلامت
تشخیص وضعیت جنین با استفاده از الگوریتم رگرسیون پروژه های داده کاوی سلامت
تشخیص وضعیت جنین با استفاده از الگوریتم نایو بایس پروژه های داده کاوی سلامت
تشخیص وضعیت جنین با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی پروژه های داده کاوی سلامت
تشخیص وضعیت جنین با استفاده از الگوریتم بردار پشتیبان پروژه های داده کاوی
تحلیل احساسات کاربران انگلیسی زبان درباره ترکیه پروژه های شبکه های اجتماعی
تحلیل احساسات کاربران انگلیسی زبان درباره کشور آمریکا پروژه های شبکه های اجتماعی
تحلیل احساسات کاربران انگلیسی زبان درباره ایران پروژه های شبکه های اجتماعی
تحلیل احساسات کاربران انگلیسی زبان درباره داعش پروژه های شبکه های اجتماعی
تشخیص بیماری دیابت با استفاده از الگوریتم داده کاوی جنگل تصادفی پروژه های داده کاوی سلامت
تشخیص بیماری دیابت با استفاده از الگوریتم داده کاوی رگرسیون پروژه های داده کاوی سلامت
تشخیص بیماری دیابت با استفاده از الگوریتم داده کاوی شبکه عصبی پروژه های داده کاوی سلامت
تشخیص بیماری دیابت با استفاده از الگوریتم داده کاوی ماشین بردار پشتیبان پروژه های داده کاوی سلامت
تشخیص بیماری دیابت با استفاده از الگوریتم داده کاوی درخت تصمیم گیری پروژه های داده کاوی سلامت
تشخیص بیماری دیابت با استفاده از الگوریتم داده کاوی نایوبیز پروژه های داده کاوی سلامت
طبقه بندی متون فارسی با استفاده از الگوریتم های ماشین یادگیری پروژه های متن کاوی
طبقه بندی متون فارسی با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری پروژه های متن کاوی
طبقه بندی متون فارسی با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی پروژه های متن کاوی
طبقه بندی متون فارسی با استفاده از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان پروژه های متن کاوی
طبقه بندی متون خبری فارسی با استفاده از الگوریتم نایوبیز پروژه های متن کاوی
مدل تشخیص جنسیت صاحب وبلاگ با استفاده از الگوریتم های ماشین یادگیری پروژه های متن کاوی
مدل تشخیص جنسیت صاحب وبلاگ با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری پروژه های متن کاوی
    مدل تشخیص جنسیت صاحب وبلاگ با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی پروژه های متن کاوی
مدل تشخیص جنسیت صاحب وبلاگ با استفاده از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان پروژه های متن کاوی
مدل تشخیص جنسیت صاحب وبلاگ با استفاده از الگوریتم نایوبیز پروژه های متن کاوی
پروژه آموزش خوشه بندی با استفاده از الگوریتم k-meoids و مجموعه داده ایریس پروژه های داده کاوی
پروژه آموزش خوشه بندی با استفاده از الگوریتم k-means و مجموعه داده ایریس پروژه های داده کاوی
طبقه بندی مشتری هدف دریک موسسه بانکی با روش های طبقه بندی شبکه عصبی پروژه های داده کاوی
متن کاوی فارسی برروی توییت ها با استفاده الگوریتم نزدیک ترین همسایه پروژه های متن کاوی
متن‌کاوی فارسی بر روی توییت های فارسی با استفاده از الگوریتم‌ رگرسیون پروژه های متن کاویazsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
متن کاوی فارسی بر روی توییت های فارسی با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری پروژه های متن کاوی
طبقه بندی مشتری هدف دریک موسسه بانکی با روش های طبقه بندی بردار پشتیبان پروژه های داده کاوی  
طبقه بندی مشتری هدف دریک موسسه بانکی با روش های طبقه بندی درخت تصمیم پروژه های داده کاوی  
پروژه آموزشی ایریس با الگوریتم های ماشین یادگیری پروژه های داده کاوی
پروژه آموزشی ایریس با الگوریتم شبکه عصبی پروژه های داده کاوی
پروژه آموزشی ایریس با الگوریتم درخت تصمیم گیری پروژه های داده کاوی
پروژه آموزشی ایریس با الگوریتم نایوبیز پروژه های داده کاوی
پروژه آموزشی ایریس با الگوریتم بردار پشتیبان پروژه های داده کاوی
تشخیص اتوماتیک زبان متن با استفاده از الگوریتم بردار پشتیبان پروژه های متن کاوی
تشخیص اتوماتیک زبان متن با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی پروژه های متن کاوی
تشخیص اتوماتیک زبان متن با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری پروژه های متن کاوی
تشخیص اتوماتیک زبان متن با استفاده از الگوریتم نایوبیز پروژه های متن کاوی
تشخیص اتوماتیک زبان متن با استفاده از الگوریتم های ماشین یادگیری پروژه های متن کاوی
نظرکاوی فارسی بر روی نظرات فیلم با استفاده از الگوریتم های ماشین یادگیری پروژه های متن کاوی
نظرکاوی فارسی بر روی نظرات فیلم با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری پروژه های متن کاوی
نظرکاوی فارسی بر روی نظرات فیلم با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی پروژه های متن کاوی
نظرکاوی فارسی بر روی نظرات فیلم با استفاده از الگوریتم نایوبیز پروژه های متن کاوی
نظرکاوی فارسی بر روی نظرات فیلم با استفاده از الگوریتم های بردار پشتیبان پروژه های متن کاوی
نظرکاوی برروی توییت های عربی با استفاده از ماشین بردار پشتیبان پروژه های متن کاوی
نظرکاوی برروی توییت های عربی با استفاده از نایوبیز پروژه های متن کاوی
نظرکاوی برروی توییت های عربی با استفاده از شبکه عصبی پروژه های متن کاوی
نظرکاوی برروی توییت های عربی با استفاده از درخت تصمیم گیری پروژه های متن کاوی
نظرکاوی برروی توییت های عربی با استفاده از الگوریتم های ماشین یادگیری پروژه های متن کاوی
استفاده از الگوریتم های ماشین یادگیری برای طبقه بندی حیوانات پروژه های داده کاوی
استفاده از الگوریتم نایوبیز برای طبقه بندی حیوانات پروژه های داده کاوی
استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری برای طبقه بندی حیوانات پروژه های داده کاوی
استفاده از الگوریتم شبکه عصبی برای طبقه بندی حیوانات پروژه های داده کاوی
استفاده از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان برای طبقه بندی حیوانات پروژه های داده کاوی
تشخیص اسپم در ایمیل های فارسی با استفاده از الگوریتم های ماشین یادگیری پروژه های متن کاوی
تشخیص اسپم در ایمیل های فارسی با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی پروژه های متن کاوی
تشخیص اسپم در ایمیل های فارسی با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری پروژه های متن کاوی
تشخیص اسپم در ایمیل های فارسی با استفاده از الگوریتم نایو بیز پروژه های متن کاوی
تشخیص اسپم در ایمیل های فارسی با استفاده از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان پروژه های متن کاوی
خوشه بندی مشتریان یک فروشگاه براساس مدل RFM با روش های کامینز و کامدیود و ارزیابی آنها پروژه های داده کاوی
طبقه بندی مشتری هدف دریک موسسه بانکی با استفاده از شبکه عصبی پروژه های داده کاوی
طبقه بندی مشتری هدف دریک موسسه بانکی با الگوریتم طبقه بندی ماشین بردار پشتیبان پروژه های داده کاazsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.comوی
طبقه بندی مشتری هدف دریک موسسه بانکی با الگوریتم طبقه بندی بیز ساده پروژه های داده کاوی
طبقه بندی مشتری هدف دریک موسسه بانکی با الگوریتم طبقه بندی درخت تصمیم گیری پروژه های داده کاوی
مدلسازی قوانین انجمنی بیماری کلیه با روش های داده کاوی پروژه های داده کاوی سلامت
مدلسازی قوانین سرطان پستان با روش های داده کاوی پروژه های داده کاوی سلامت
پیش بینی تقلب پرونده های بیمه با استفاده از درخت تصمیم گیری پروژه های داده کاوی
خوشه بندی مشتریان بیمه پروژه های داده کاوی
پیش بینی ریسک مشتریان یک بانک با استفاده از روش های داده کاوی پروژه های داده کاوی
تشخیص سرطان تومور با روش های داده کاوی پروژه های داده کاوی سلامت  
پیش بینی برنده شدن، باخت و مساوی در موقعیت های بازی XO پروژه های داده کاوی
پیش پردازش خوشه بندی، طبقه بندی و تحلیل قواعد وابستگی(داده کاوی)بر روی اطلاعات مراجعین بیمارستان پروژه های داده کاوی
سیستم تشخیص نفوذ براساس استخراج قواعد وابستگی و تحلیل قواعد بر روی مجموعه داده هایKDD پروژه های داده کاوی
داده کاوی در بیماران قلبی با استفاده از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان و نایو بیز پروژه های داده کاوی سلامت
نظرکاوی توییت های فارسی ایرانسل با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری و شبکه عصبی پروژه های داده کاوی
متن کاوی فارسی با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری پروژه های متن کاوی
عقیده کاوی(نظرکاوی) با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری پروژه های متن کاوی
نظرکاوی توییت های فارسی ایرانسل با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری پروژه های متن کاوی
نظرکاوی(عقیده کاوی) بر روی توییت های فارسی دیجی کالا با دو الگوریتم پروژه های داده کاوی
داده کاوی درتشخیص بیماری تیروئید با استفاده از الگوریتم بردار پشتیبان پروژه های داده کاوی سلامت
داده کاوی درتشخیص بیماری تیروئید با استفاده از الگوریتم رگرسیون پروژه های داده کاوی سلامت
نظرکاوی توییت های فارسی ایرانسل با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی پروژه های متن کاوی
نظرکاوی توییت های فارسی ایرانسل با استفاده از الگوریتم نزدیک ترین همسایه پروژه های متن کاوی
نظرکاوی(عقیده کاوی) بر روی توییت های فارسی دیجی کالا با الگوریتم نایوبایس پروژه های داده کاوی
نظرکاوی(عقیده کاوی) بر روی توییت های فارسی دیجی کالا با الگوریتم ماشین بردار پشتیبان پروژه های متن کاوی
تشخیص احساسات( نظرکاوی، عقیده کاوی) توییت های انگلیسی درباره ایران پروژه های شبکه های اجتماعی
تشخیص احساسات یا نظرکاوی کاربران انگلیسی زبان درباره دکتر روحانی پروژه های شبکه های اجتماعی
تشخیص احساسات یا نظرکاوی کاربران انگلیسی زبان درباره رهبر ایران پروژه های شبکه های اجتماعی
تشخیص احساسات یا نظرکاوی کاربران انگلیسی زبان درباره ترامپ پروژه های شبکه های اجتماعی
تشخیص احساسات یا نظرکاوی کاربران انگلیسی زبان درباره کلینتون پروژه های شبکه های اجتماعیazsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
تشخیص اسپم در پیامک های موبایل با استفاده از الگوریتم نایوبایس( انگلیسی) پروژه های داده کاوی
تشخیص اسپم در پیامک های موبایل با استفاده از الگوریتم بردار پشتیبان ( انگلیسی) پروژه های داده کاوی
نظرکاوی(عقیده کاوی) بر روی توییت های فارسی دیجی کالا با الگوریتم رگرسیون پروژه های داده کاوی
تحلیل احساسات کاربران انگلیسی زبان درباره دکتر ظریف پروژه های متن کاوی
داده‌کاوی در بیماری های قلبی با استفاده از الگوریتم بردار پشتیبان و نایوبایس و مقایسه عملکرد ها پروژه های داده کاوی  
داده کاوی در تشخیص بیماران قلبی با استفاده از الگوریتم نزدیکترین همسایه پروژه های داده کاوی
متن کاوی فارسی با استفاده از الگوریتم ماشین یادگیری پروژه های متن کاوی
داده کاوی در تشخیص بیماران قلبی با استفاده از الگوریتم نایوبایس پروژه های داده کاوی سلامت
تشخیص اسپم در پیامک های موبایل با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی( انگلیسی) پروژه های متن کاوی
تشخیص اسپم در پیامک های موبایل با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری ( انگلیسی) پروژه های متن کاوی
کاربرد داده کاوی درتشخیص بیماری تیروئید با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری پروژه های داده کاوی سلامت
کاربرد داده کاوی درتشخیص بیماری تیروئید با استفاده از الگوریتم نزدیکترین همسایه پروژه های داده کاوی سلامت
متن کاوی برروی توییت های فارسی با استفاده از الگوریتم ماشین یادگیری شبکه عصبی پروژه های شبکه های اجتماعی
داده کاوی در بیماری های قلبی با استفاده از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان پروژه های داده کاوی سلامت
تشخیص اسپم در پیامک های موبایل با استفاده از الگوریتم همسایه(انگلیسی) پروژه های متن کاوی
داده کاوی در بیماری های قلبی با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم گیری پروژه های داده کاوی سلامت
تشخیص اسپم در پیامک های موبایل با استفاده از الگوریتم رگرسیون(انگلیسی) پروژه های متن کاوی
نظرکاوی برروی توییت های فارسی درباره دیجی کالا با استفاده از الگوریتم ماشین یادگیری پروژه های داده کاوی
مدل سازی ریسک مشتریان کارت اعت

انجام و مشاوره پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتای

جام و مشاوره پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین clementine - متلب matlab - فورتون و رپیدماینر .forton اجرای پروژه های داده کاوی در نرم افزارهای کلمنتاین - متلب - فورتون و... در اسرع وقت

شریفی، تهران، تلفن:
دیروز:
آموزش پردازش تصویر و بینایی ماشین

انجام کلیه پروژه های پردازش تصویر و بینایی ماشین **انجام پروژ های پردازش تصویر برای کسر از خدمت سربازی**

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
هفته پیش
انجام پروژه های داده کاوی

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

کیان، تهران، تلفن:
هفته پیش
انجام برنامه نویسی پایتون

انجام برنامه نویسی پایتون " موسسه پروژه سرای اوج دانش "

سفارش انجام پروژه داده کاوی با متلب
انجام پروژه DATA MINING با متلب

انجام پروژه داده کاوی با متلب یکی از مهمترین خدماتی است که مجموعه مسترپیپر به کاربران عزیز ارایه می نماید. قبل از معرفی بیشتر خدمات مجموعه مستر پیپر در خصوص انجام پروژه داده کاوی با متلب به معرفی این شاخه می پردازیم:

داده‌کاوی یا  Data Mining به مفهوم استخراج اطلاعات نهان یا الگوها و روابط مشخص در حجم زیادی از داده‌ها در یک یا چند بانک اطلاعاتی بزرگ گفته می‌شود. بسیاری از مردم داده کاوی را مترادف واژه‌های رایج کشف دانش از داده‌ها (KDD) می‌دانند. داده‌کاوی ، پایگاه‌ها و مجموعه حجیم داده‌ها را در پی کشف و استخراج، مورد تحلیل قرار می‌دهد. این‌گونه مطالعات و کاوش‌ها را به واقع می‌توان همان امتداد و استمرار دانش کهن و همه جا گیر آمار دانست. تفاوت عمده در مقیاس، وسعت و گوناگونی زمینه‌ها و کاربردها، و نیز ابعاد و اندازه‌های داده‌های امروزین است که شیوه‌های ماشینی مربوط به یادگیری، مدل‌سازی، و آموزش را طلب می‌نماید.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
در سال ۱۹۶۰ آماردانان اصطلاح Data Fishing یا Data Dredging به معنای “صید داده” را جهت کشف هر گونه ارتباط در حجم بسیار بزرگی از داده‌ها بدون در نظر گرفتن هیچگونه پیش فرضی بکار بردند. بعد از سی سال و با انباشته شدن داده‌ها در پایگاه داده اصطلاح داده کاوی در حدود سال ۱۹۹۰ رواج بیشتری یافت. اصطلاحات دیگری نظیر “Data Archaeology“یا “Information Harvesting” یا “Information Discovery” یا”Knowledge Extraction” نیز بکار رفته‌اند.
کاربردهای داده‌کاوی در علوم رایانه

در علم رایانه از داده‌کاوی برای کشف الگوی میان داده‌ها استفاده می‌شود، معمولاً داده‌های خام و معمولاً بی‌معنا وارد سیستم شده و پس از پردازش‌های مورد نیاز نتایج حاصل از داده که آن‌ها را اطلاعات می‌نامند ، استخراج می‌گردد. کاربردهای عمومی داده‌کاوی در علم کامپیوتر عبارتند از:

    کشف الگوی میان داده‌ها
    پیش‌بینی حدودی نتایج
    به‌دست آوردن اطلاعات کاربردی
    تمرکز بر روی داده‌های بزرگ

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
انجام پروژه داده کاوی با متلب
قیمت انجام پروژه داده کاوی با متلب

گروه مسترپیپر همیشه سعی داشته است که مناسب ترین قیمت را در سفارش پروژه داده کاوی با متلب داشته باشد تا بتواند رضایت حداکثری کاربران خود را جلب نماید.
مدت زمان انجام پروژه داده کاوی با متلب
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
زمان انجام پروژه داده کاوی با متلب با توجه به حجم کار و مدت زمان کاربر تعیین می گردد اما همواره سعی می شود که پروژه در کمترین زمان ممکن انجام و تحویل گردد.
کیفیت انجام پروژه داده کاوی با متلب

مسترپیپر با تجربه و تخصص بالای خود همواره بالاترین کیقیت را در پروژه های محوله داشته و همواره با انتخاب افراد متخصص سعی نموده است که کیفیت انجام پروژهای محوله را در بهترین سطح نگه داشته و آنرا ارتقا دهد لذا ازانجام درست و بموقع پروژه خود آسوده خاطر باشید و با بالاترین کیفیت پروژه ی خود را دریافت نمایید.
سایر خدمات مجموعه مسترپیپر در زمینه انجام پروژه داده کاوی
شبیه سازی مقاله داده کاوی با متلب
تحلیل و آنالیز داده ها با نرم افزارهای مختلف داده کاوی
انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر RAPIDMINER
انجام پروژه داده کاوی با کلمنتاین
انجام پروژه داده کاوی با وکا
انجام پروژه برنامه نویسی داده کاوی با R
انجام پروژه داده کاوی با  SPSS Modeler
انجام پروژه داده کاوی با پایتونب،پروژه متلب،پروژه مطلب،سفارش پروژه متلب،انجام پروژه دانشجویی متلب،آموزش متلب،دانلود
انجام پروژه های داده کاوی
انجام پروژه های داده کاوی data mining با نرم افزار متلب ، R ، کلمنتاین ، وکا weka ، رپیدماینر ، spss توسط نخبگان متلب پروژه انجام میشود. برای سفارش انجام پروژه های داده کاوی  data mining با شماره azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.comتماس بگیرید

در اکثر مواقع مشاهده میشود دانشجویان درانجام پروژه های داده کاوی data mining مشکل دارند و به دنبال یک جای مطمئن برای پروژه داده کاوی خود هستند

 پروژه با بهره گیری برترین اساتید ایران آمادگی دارد انجام پروژه های داده کاوی  data mining را در تمامی مقاطع و در تمامی رشته ها بر عهده گرفته و با بالاترین کیفیت تحویل شما بدهد
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
انجام پروژه های داده کاوی یکی دیگر از خدمات گروه متلب پروژه می باشد که با داشتن تجربه بالا در انجام پروژه ، پروژه های داده کاوی شما رو تضمین میکند
انجام پروژه های داده کاوی رشته مهندسی کامپیوتر
انجام پروژه های داده کاوی هوش مصنوعی
انجام پروژه های داده کاوی رشته مهندسی برق
انجام پروژه های داده کاوی دانشجویی
انجام پروژه های داده کاوی سازمانی

برای سفارش پروژه متلب خود میتوانید با کلیک بر روی عنوان زیر پروژه متلب خود را سفارش دهید

انجام پروژه متلب

مشاوره و انجام پروژه های داده کاوی توسط کارشناسان متلب پروژه با قیمت دانشجویی و در کمترین زمان ممکن انجام میشود . متلب پروژه با ارائه گزارش کامل شما را به صورت کامل در نحوه انجام پروژه خود قرار خواهند داد و شما را از سایت های دیگه بی نیاز خواهند کرد

سفارش انجام پروژه های داده کاوی را به گروه متلب پروژه بسپارید و با بالاترین کیفیت پروژه خود را تحویل بگیرید

نحوه سفارش پروژه :

برای سفارش انجام پروژه های داده کاوی  data mining خود میتوانید از طریق فرم زیر اقدام نمایید کارشناسان متلب پروژه در کمترین زمان ممکن پروژه شما را بررسی کرده و خدمت شما اطلاع خواهند داد

کیفیت انجام پروژه :

متلب پروژه به عنوان تنها وب سایت انجام پروژه دارای نماد اعتماد الکترونیکی همیشه سعی داشته است بالاترین کیفیت در انجام پروژه های داده کاوی  data mining را داشته باشد

زمان انجام پروژه :
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 انجام پروژه های داده کاوی data mining توجه به زمانی که مشتری تعیین میکند انجام میشود و سعی بر این بوده که در کوتاه ترین زمان ممکن پروژه  خود را دریافت کنید
ارائه موضوع جدید

روشها، الگوریتم ها و فنون های مرتبط با داده کاوی

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

اهداف  : آشنایی با  تکنیک ها، روشها، الگوریتم ها و فنون های مرتبط با داده کاوی

فنون داده کاوی، گروه نامتجانسی از علوم مختلف را شکل می‌دهند هر تکنیکی که بتواند بینش جدیدی از داده‌ها را استخراج کند می‌تواند داده کاوی به حساب آید. به طور خلاصه، داده کاوی پل ارتباطی میان علم آمار،علم کامپیوتر،هوش مصنوعی، الگو شناسی، یادگیری ماشین و بازنمایی بصری داده می‌باشد. می‌توان گفت در داده کاوی، تئوری‌های پایگاه داده‌ها، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و علم آمار را در هم می‌آمیزند تا زمینه کاربردی فراهم شود.

ترجمه مقالات داده کاوی توسط دپارتمان ترجمه گروه طراحان پذیرفته می شود.

درصورتیکه مترجم یا دانشجوی زبانهای خارجی همچون انگلیسی یا فرانسه هستید میتوانید نمونه فایلهای ترجمه خویش را در آپلودسنترهایی قرار دهید و سپس خدمات خود را در ePishro.ir آگهی نمایید تا سفارش ترجمه مقاله ، کتاب دریافت کنید و از طریق درگاه پرداخت epbank.ir نیز میتوانید وجه ترجمه خویش را بصورت آنلاین از متقاضی انجام پروژه ترجمه دریافت نمایید.

ارایه درگاه پرداخت epbank.ir برای خرید و فروش ترجمه و اصل  مقالات داده کاوی

روش‌های اصلی داده کاوی به دو دسته کلی تقسیم می‌شوند: توصیفی و پیشگویی. این دو گروه، بیانگر اهداف و عملکرد روش‌های داده کاوی نیز هستند.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
    روش های داده کاوی
    توصیفی
    خوشه بندی
    قوانین انجمنی
    مدلسازی وابستگی
    خلاصه سازی
    پیشگویی
    دسته بندی
    رگرسیون
    پیش بینی
    سری های زمانی

دسته بندی
 دسته بندی یا طبقه بندی در واقع ارزشیابی ویژگی‌های مجموعه‌ای از داده‌ها و سپس اختصاص دادن آن‌ها به مجموعه‌ای از گروه‌های از پیش تعریف شده است. این متداول‌ترین قابلیت داده کاوی می‌باشد. در دسته بندی، به دنبال مدلی هستیم که با تشخیص دسته‌ها می‌تواند دسته ناشناخته اشیاء دیگر را پیش بینی کند. دسته بندی جهت پیشگویی مقادیر گسسته و اسمی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
دسته بندی نوعی یادگیری است که به کمک نمونه‌ها صورت می‌گیرد و طبقه بندی بر اساس مجموعه‌های از پیش تعریف شده انجام می‌شود لذا می‌توان گفت دسته بندی یادگیری با نظارت (هدایت شده) است.  دسته بندی فرآیندی دو مرحله‌ای می‌باشد. در گام اول، یک مدل بر اساس مجموعه داده‌های آموزشی موجود در پایگاه داده‌ها ساخته می‌شود. این مدل‌ها به فرم‌هایی از درخت تصمیم، یا فرمول‌های ریاضی نمایش داده می‌شود. مجموعه داده‌های آموزشی از رکوردها، نمونه‌ها، مثال‌ها و یا اشیائی که شامل مجموعه‌ای از صفات یا جنبه‌ها می‌باشد، تشکیل شده‌اند.

دسته بندی
 سیستم بر اساس این مجموعه آموزشی به خود آموزش می‌دهد یا به عبارتی پارامترهای دسته بندی را برای خود مهیا می‌کند. هر نمونه یک برچسب کلاس معلوم دارد، که به طور تصادفی از مجموعه داده‌ها انتخاب می‌شود. گام بعدی پس از مرحله آموزش، برای پیش بینی و تعیین دسته می‌باشد. توسط قوانین صورت می گیرد، آنگاه مدل می‌تواند، جهت پیشگویی برچسب‌های کلاس برای داده‌های جدید -که دارای برچسب کلاس نامعلوم هستند-  مورد استفاده قرار گیرد.
تکنیک‌های داده کاوی که برای دسته بندی به کار می‌آیند عموماً شامل تکنیک‌های شبکه عصبی و درخت تصمیم گیری هستند. دسته بندی کاربردهای زیادی در بازرگانی، بانکداری، پزشکی، ارتباطات، کشاورزی و غیره دارد. به عنوان مثال طبقه بندی در بازاریابی هدف، تصویب اعتبار و بررسی تقلب است. از جمله کاربردهای دیگر دسته بندی، متن کاوی می‌باشد.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
رگرسیون
 رگرسیون بهترین مدلی است که می‏تواند متغیرهای خروجی را با متغیرهای ورودی متعدد ارتباط دهد. ساده‌ترین حالت آن، مدل به ارزش خطی است، یعنی ارتباط بین متغیرهای ورودی و خروجی را به صورت خطی برقرار می‌کند. از نقطه نظر کلی، دسته بندی و رگرسیون دو نوع اصلی از مسائل پیشگویی هستند، که دسته بندی، جهت پیشگویی مقادیر گسسته و اسمی مورد استفاده قرار می‌گیرد، در حالی که رگرسیون جهت پیشگویی مقادیر پیوسته مورد استفاده قرار می‌گیرد. انواع مدل‌های یکسانی را می‌توان هم برای رگرسیون و هم برای دسته بندی استفاده کرد. برای مثال الگوریتم درخت تصمیم CART را می‌توان هم برای ساخت درخت‌های دسته بندی و هم درخت‌های رگرسیون استفاده کرد. شبکه‌های عصبی را نیز می‌توان برای هر دو مورد استفاده کرد

سری‌های زمانی
تحلیل سری‌های زمانی تکنیکی دیگر در داده‌کاوی که هدف از آن، یافتن خصوصیات جالب توجه و نظم‌های مشخص در حجم بالای داده است. یکی از  سری های زمانی دنباله‌ای مرتب شده از مشاهدات است که،ارزش یک شیء را به عنوان تابعی از زمان در مجموعه داده‌های جمع آوری شده توصیف می‌کند. رخداد وقایع متوالی در اصل مجموعه‌ی وقایعی است که بعد از یک واقعه‌ی مشخص به وقوع می‌پیوندند.
پیش بینی
پیش‌بینی یکی از تکنیک داده کاوی است که ‌در این تکنیک مقادیر ممکن برای متغیرهای نامعلوم پیش‌بینی می‌شود. از شبکه‌های عصبی و الگوریتم ژنتیک برای پیش‌بینی استفاده می‌شود.

تکنیک های روش توصیفی
در روش‌های توصیفی، خواص عمومی داده‌ها بیان می‌شود. هدف از توصیف، یافتن الگوهایی در مورد داده‌هاست که برای انسان قابل تفسیر باشد. روش توصیفی نیز شامل تکنیک‌های: خوشه بندی، خلاصه سازی، کشف توالی (تحلیل دنباله) ، قوانین انجمنی می‌باشد.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
خوشه بندی
خوشه بندی، گروه بندی نمونه‌های مشابه با هم، در یک حجم داده می‌باشد. خوشه بندی یک دسته بندی بدون نظارت (هدایت نشده) است که دسته‌ها از قبل تعریف نشده اند. در خوشه‌بندی -بر خلاف طبقه‌بندی که هر داده به یک طبقه‌ی (کلاس) از پیش مشخص شده تخصیص می‌یابد- هیچ اطلاعی از کلاس‌های موجود درون داده‌ها وجود ندارد و به عبارتی خود خوشه‌ها نیز از داده‌ها استخراج می‌شوند.
هدف از خوشه بندی این است که داده‌های موجود، به چند گروه  تقسیم  شوند و در این تقسیم بندی داده‌های گروه‌های مختلف حداکثر تفاوت ممکن را به هم داشته باشند و داده‌های موجود در یک گروه باید بسیار به هم شبیه باشند. (تشابه یا عدم تشابه بر اساس معیارهای اندازه گیری فاصله تعریف می‌شود.) پس از اینکه داده‌ها به چند گروه منطقی و توجیه پذیر تقسیم شدند از این تقسیم بندی می‌توان برای کسب اطلاعات در مورد داده‌ها یا تقسیم داده‌ها جدید استفاده کنیم.
خوشه بندی کاربردهای متعددی دارد. اغلب از خوشه بندی به عنوان اولین گام در فرایندهای داده کاوی یاد می‌شود که قبل از سایر فرایندها برای شناسایی گروهی از رکوردهای مرتبط با هم که بعداً بتوانند نقطه آغاز تحلیل‌ها باشند، بر روی رکوردها اعمال می‌شود. در برخی موارد برای تشخیص داده‌های پرت که با سایر داده‌ها تفاوت چشمگیر دارند (مورد کاربرد در کشف وقوع جرم و تخلف در عملیات بانکی یا در وب)، استفاده می‌شود.
قوانین انجمنی
استخراج قواعد انجمنی، نوعی عملیات داده کاوی است که به جستجو برای یافتن ارتباط بین ویژگی‌ها در مجموعه داده‌ها می‌پردازد. نام دیگر این روش، تحلیل سبد بازار است. این روش به دنبال استخراج قواعد، به منظور کمی کردن ارتباط میان دو یا چند خصوصیت می‌باشد. قواعد انجمنی ماهیتی احتمالی دارد و به شکل اگر و آنگاه و به همراه دو معیار پشتیبان و اطمینان تعریف می‌شوند. این دو شاخص به ترتیب مفید بودن و اطمینان از قواعد مکشوفه را نشان می‌دهند.
معیار اطمینان: میزان وابستگی یک کالای خاص را به دیگری بیان می‌کند. یعنی درجه وابستگی بین دو مجموعه X و Y را محاسبه می‌کند و به عنوان شاخصی برای اندازه گیری توان یک قاعده در نظر گرفته می‌شود.
معیار پشتیبان (X,Y): نشان دهنده درصد یا تعداد تراکنش هایی (زیرمجموعه‌هایی از اقلام خریداری شده) است که شامل هر دوی اقلام (مجموعه اقلام)X  و Y باشند.

قوانین انجمنی
مثال‌هایی از کاربرد قوانین انجمنی می‌تواند این گونه باشد:
بررسی اینکه چه اقلامی در یک فروشگاه با هم خریداری می‌شوند و اینکه چه اقلامی هیچ گاه خریداری نمی‌شوند.
بررسی ارتباط بین توانایی خواندن کودکان با خواندن داستان توسط والدین برای آن‌ها.
اگر مجموعه‌ای از عناصر، حداقل پشتیبانی را داشته باشند، “مکرر” خوانده می‌شوند.
“قواعد قوی” قواعدی هستند که به طور توامان دارای مقدار پشتیبان و اطمینان بیش از آستانه باشند.
با استفاده از این مفاهیم پیدا کردن قواعد انجمنی در دو گام خلاصه می‌شود،: پیدا کردن مجموعه‌های مکرر و استخراج قواعد قوی.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
خلاصه سازی (تلخیص)
در برگیرنده روش‌هایی برای یافتن یک توصیف فشرده از زیر مجموعه‌ای از داده‌ها است. به عنوان مثالی ساده می‌توان اشاره داشت به: تهیه‌ی جدول میانگین و انحراف معیار برای تمام فیلدها. روش‌های پیچیده‌تر شامل استنتاج قواعد خلاصه، فنون مصورسازی چند متغیره و کشف رابطه تابعی بین متغیرهاست. کاربرد فنون تلخیص معمولاً در تحلیل اکتشافی داده‌ها و تولید گزارش خودکار به کار برده می‌شوند.

مدل‌سازی وابستگی (تحلیل لینک)
شامل یافتن مدلی برای توصیف وابستگی‌های معنی دار بین متغیرهاست. مدل‌های وابستگی در  دو سطح وجود دارند: سطح ساختاری و سطح کمّی. در سطح ساختاری، مدل از طریق رسم شکل مشخص می‌کند که کدام متغیرها به طور محلی به دیگری وابسته‌اند. در سطح کمّی، مدل قدرت وابستگی‌ها را با مقیاس عددی مشخص می‌کند.
 وابستگی‌ها به صورت A->B نمایش داده می‌شوند که به A مقدم و به B موخر یا نتیجه گفته می‌شود. مثلاً اگر یک قانون به صورت زیر داشته باشیم:
” اگر افراد چکش بخرند، آنگاه آن‌ها میخ خواهند خرید”
در این قانون مقدم، خرید چکش و نتیجه، خرید میخ می‌باشد.

در خوشه‌بندی بر خلاف طبقه‌بندی که هر داده به یک طبقه (کلاس) از پیش مشخص شده تخصیص می‌یابد هیچ اطلاعی از کلاس‌های موجود درون داده‌ها وجود ندارد و به عبارتی خود خوشه‌ها نیز از داده‌ها استخراج می‌شوند. لذا می‌توان گفت خوشه بندی نوعی یادگیری بدون نظارت (هدایت نشده) است یعنی نوعی یادگیری است که به وسیله‌ی مشاهدات انجام می‌شود نه با مثال‌ها.
خوشه بندی در انجام فعالیت داده کاوی در موارد زیر استفاده می‌شود:
تجزیه و تحلیل شباهت یا عدم شباهت: تحلیل اینکه کدام نقاط داده در یک نمونه به یکدیگر شبیه هستند.
تشخیص داده‌های پرت: تشخیص داده‌هایی که با سایر داده‌ها تفاوت چشمگیری دارند.
کاهش بُعد (حجم): به عنوان پیش پردازش داده‌ها قبل از فعالیت‌های داده کاوی، می‌توان حجم یا بُعد داده‌ها را به وسیله‌ی تکنیک‌های خوشه بندی، کاهش داد.

معیارهای ارزیابی الگوریتم‌های خوشه بندی
برای ارزیابی و سنجش انواع الگوریتم‌های خوشه بندی، معیارهای متعددی مطرح می‌شود:
1- امکان اعمال بر روی تعداد نمونه‌های زیاد
2- توانایی پردازش انواع متفاوت خصیصه
3- اداره‌ی داده‌های بعد بالا
4- توانایی اداره کردن داده‌های پویا
5- توانایی پردازش داده‌های پرت و اغتشاش
6- کشف خوشه‌ها با اشکال دلخواه
7- میزان وابستگی به پارامترهای ورودی
8- حساسیت به ترتیب رکوردهای ورودی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
طبقه بندی روش‌های خوشه بندی
خوشه‌بندی انحصاری  و خوشه‌بندی باهمپوشی
در روش خوشه‌بندی انحصاری پس از خوشه‌بندی، هر داده دقیقأ به یک خوشه تعلق می‌گیرد مانند روش خوشه‌بندی K-Means. ولی در خوشه‌بندی باهمپوشی پس از خوشه‌بندی، به هر داده یک درجه‌ی تعلق به ازای هر خوشه نسبت داده می‌شود. به عبارتی یک داده می‌تواند با نسبت‌های متفاوتی به چندین خوشه تعلق داشته باشد. نمونه‌ای از آن خوشه‌بندی فازی است.
خوشه ‌بندی سلسله مراتبی و خوشه‌ بندی مسطح
با توجه با اینکه روش‌های خوشه‌بندی سلسله مراتبی اطلاعات بیشتر و دقیق‌تری تولید می‌کنند برای تحلیل داده‌های با جزئیات پیشنهاد می‌شوند ولی از طرفی چون پیچیدگی محاسباتی بالایی دارند برای مجموعه داده‌های بزرگ روش‌های خوشه‌بندی مسطح پیشنهاد می‌شوند.

زیر مهارت 4 : الگوریتم Apriori
Apriori  یک الگوریتم کلاسیک برای قوانین انجمنی است.
این الگوریتم به صورت تکراری مجموعه آیتم های تکراری(itrative) را در پایگاه داده ها مشخص می کند.هر تکرار 2 مرحله دارد: تولید کاندید، شماره و انتخاب کاندید.  مجموعه آیتمی که شامل  I نمونه از آیتم هاست را مجموعه آیتم i   تایی می نامند.(i-itemset)
در تکرار i  همه  تکرار های مجموعه  آیتم i  تایی محاسبه می شوند.(شمرده می شوند)
قانون  X=>Yدر مجموعه تراکنش های  پایگا ه داده ها با اطمینان (Confidence) c   برقرار است، اگر c%  از تراکنش هایی که شامل X   هستند، شامل Y   هستند.
قانون  X=>Yدر مجموعه تراکنش های  پایگا ه داده ها دارای پشتیبان (Support) s   است، اگر s%   از تراکنش ها در پایگاه داده ها شامل  XUY باشند.

زیر مهارت 4 : الگوریتم Apriori
Apriori  یک الگوریتم کلاسیک برای قوانین انجمنی است.
این الگوریتم به صورت تکراری مجموعه آیتم های تکراری(itrative) را در پایگاه داده ها مشخص می کند.هر تکرار 2 مرحله دارد: تولید کاندید، شماره و انتخاب کاندید.  مجموعه آیتمی که شامل  I نمونه از آیتم هاست را مجموعه آیتم i   تایی می نامند.(i-itemset)
در تکرار i  همه  تکرار های مجموعه  آیتم i  تایی محاسبه می شوند.(شمرده می شوند)
قانون  X=>Yدر مجموعه تراکنش های  پایگا ه داده ها با اطمینان (Confidence) c   برقرار است، اگر c%  از تراکنش هایی که شامل X   هستند، شامل Y   هستند.
قانون  X=>Yدر مجموعه تراکنش های  پایگا ه داده ها دارای پشتیبان (Support(s   است، اگر s%   از تراکنش ها در پایگاه داده ها شامل  XUY باشند.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
به عنوان مثال پایگاه داده زیر را در نظر بگیرید،فرض کنید حداقل مقدار پشتیبان  s=50%  باشد.

ITEMS
   

TID

ACD

BCE

ABCE

BE
   

001

002

003

004

در مرحله اول از اولین تکرار(تولید کاندید) همه آیتم ها به عنوان کاندید در نظر گرفته می شوند.بنابراین 5 مجموعه آیتم 1 تایی(1-items) تشکیل می شود.در مرحله دوم از اولین تکرار، 4 مجموعه  از آیتم 1 تایی  (1-items)  به عنوان مجموعه L1  انتخاب می شوند، چرا که مقدار پشتیبانی آنها %50 یا بیشتر می باشد.

نتایج حاصل از تکرار الگوریتمApriori   در تکرار اول در شکل زیر آمده است:

S[%]
   

Counts
   

Larg  2-itemsets  L2
         

S[%]
   

Counts
   

1-items C1
         

1-itemset C1

50
   

2
   

{A}
   

50
   

2
   

{A}
   

{A}

75
   

3
   

{C}
   

75
   

3
   

{C}
   

{C}
                 

25
   

1
   

{D}
   

{D}

75
   

3
   

{B}
   

75
   

3
   

{B}
   

{B}

75
   

3
   

{E}
   

75
   

3
   

{E}
   

{E}

در تکرار دوم  برای تولید مجموعه های C2   وL2   از نتایج مرحله قبلی استفاده می شود.
همه ی زیر مجموعه های یک مجموعه آیتم بزرگ نیز باید شرط حداقل پشتیبان را برآورده کنند.الگوریتم Apriori  برای تولید مجموعه کاندید C2  از   L1*L2   استفاده می کند، که عملگر * به صورت زیر توصیف می گردد:
Lk * Lk ={ XUY where X,Y ɛ Lk ,|X∩Y=K-1 }

نتایج حاصل از  اجرای عملگر* توسط الگوریتم Apriori در تکرار دوم در اسلاید بعدی آمده است.

S[%]
   

Counts
   

Larg  2-itemsets  L2
         

S[%]
   

Counts
   

2-itemset
         

2-itemset C2
           

{A,B}
   

25
   

1
   

{A,B}
   

{A,B}

50
   

2
   

{A,C}
   

50
   

2
   

{A,C}
   

{A,C}
           

{A,E}
   

25
   

1
   

{A,E}
   

{A,E}

50
   

2
   

{B,C}
   

50
   

2
   

{B,C}
   

{B,C}

75
   

3
   

{B,E}
   

75
   

3
   

{B,E}
   

{B,E}

50
   

2
   

{C,E}
   

50
   

2
   

{C,E}
   

{C,E}

مجموعه آیتم های 2 تایی  که شرط حداقل پشتیبانی را برآورده می کنند، ملاحظه می فرمایید.به همین ترتیب در تکرار سوم ، مجموعه C3 از روی L2  توسط L2 * L2   تولید می شود.  مجموعه آیتم های دو تایی که دارای عضو اول یکسان هستند، همان ابتدا انتخاب می شوند: {B,C}و {B,E} سپس الگوریتم بررسی می کند که آیا مجموعه {C,E} خودش یک  مجموعه آیتم 2 تایی هست یا خیر، با توجه به شرط اینکه {C,E} خودش یک مجموعه آیتم 2 تایی هست، معلوم می شود که همه زیر مجموعه های {B,C,E}  نیز شرط حداقل پشتیبان را فراهم می نمایند. بنابراین {B,C,E} یک کاندید یک کاندید 3-itemset  است.Apriori   سپس تمام تراکنش های پایگاه داده را بررسی می کند و L3    را  بصورت ذیل تعریف می نماید:

S[%]
   

Counts
   

Larg 3-itemsets  L3
         

S[%]
   

Counts
   

3-itemset C3
         

3- itemset  C3

50
   

2
   

{B,C,E}
   

50
    azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

2
   

{B,C,E}
   

{B,C,E}

الگوریتم  K-Means
این الگوریتم یک متد ساده تکرار شونده است، و برای خوشه بندی مجموعه ای از داده ها ی در اختیار  در تعداد مشخصی خوشه (K)  که کاربر تعیین می کند کاربرد دارد.الگوریتمK_Means  توسط محققین متعدد و به روش های مختلفی بیان شده است. الگوریتمK_Means  بیشترین استفاده در عمل تقسیم بندی خوشه ها را دارد و الگوریتمی بسیار ساده، قابل فهم و بطور منطقی قابل مقیاس بندی است و می توان آن را به سادگی اصلاح کرد تا با سناریوهای مختلف مانند یادگیری شبه مشاوره یا داده های جاری سروکار داشته باشد. پیشرفت ها و کلیت های مداوم الگوریتم پایه، ارتباط مداوم آن را تضمین می کند و به تدریج بر تأثیر گزاری آن افزوده است.
این الگوریتم  پارامتر k را به عنوان ورودی گرفته و مجموعه‌ی n شیء را به k خوشه افراز می‌کند به طوری که سطح شباهت داخلی خوشه‌ها بالا و سطح شباهت اشیاء بیرون خوشه‌ها پایین باشد. شباهت هر خوشه نسبت به متوسط اشیاء آن خوشه -که مرکز خوشه نامیده می‌شود- سنجیده می‌شود.

گام ‌های الگوریتم k-means
 گام 1: انتخاب k نقطه‌ی دلخواه به عنوان مراکز خوشه‌های ابتدایی به صورت تصادفی (بهتر است k نقطه از n نقطه‌ی موجود انتخاب شود.)
گام 2: تخصیص هرشی به خوشه‌ها با توجه به بیشترین شباهت آن به مراکز خوشه‌ها.
گام 3: به روز کردن مراکز خوشه‌ها به این معنی که برای هر خوشه، میانگین اشیاء آن خوشه، محاسبه می‌شود.
گام 4: بازگشت به قدم  2با توجه به مراکز جدید خوشه‌ها، تا هنگامی که هیچ تغییری در خوشه‌ها رخ ندهد. (در این حالت الگوریتم پایان یافته است)

ویژگی‌های الگوریتم k-means
 پیچیدگی محاسباتی الگوریتم: (O(tkn.
(  n: تعداد کل اشیا،  k: تعداد خوشه‌ها، t : تعداد تکرارهای الگوریتم).
پارامتر ورودی: تعداد خوشه‌ها (k) توسط کاربر باید تعیین شود و راه خاصی برای تعیین آن مشخص  نشده است. (یک راه، امتحان k های مختلف و بررسی معیار مربع خطا برای هر k می‌باشد)
نوع داده‌ی ورودی: این الگوریتم با داده‌های از نوع عددی، انجام پذیر است.
مقیاس پذیری: این الگوریتم برای پایگاه داده‌های بزرگ، کارا نیست و نیاز به توسعه دارد.
مواجهه با اغتشاش: از مهم‌ترین نقاط ضعف این روش، حساسیت در برابر اغتشاشات و نقاط پرت است زیرا در این روش از میانگین داده‌ها استفاده شده که به راحتی تحت تأثیر داده‌های پرت قرار می‌گیرد.

ویژگی‌های الگوریتم k-means
 شکل خوشه: این الگوریتم هنگامی که خوشه‌ها به صورت ابرهای فشرده هستند و این ابرها نیز خودشان از یکدیگر مجزا هستند، به خوبی عمل می‌کند لذا این روش تنها خوشه‌های کروی شکل را تشخیص داده و برای کشف خوشه‌هایی با شکل‌های پیچیده به خصوص غیر محدب، مناسب نیست.
این روش اغلب به یک بهینه محلی ختم می‌شود نه یک بهینه‌ی سراسری.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
رفع اشکالات الگوریتم  k-means: برای رفع اشکالات الگوریتم k-means روش‌هایی توسعه یافته که در انتخاب k مرکز اولیه، محاسبه‌ی عدم شباهت و استراتژی‌های محاسبه‌ مراکز خوشه‌ها با یکدیگر متفاوتند. یکی از این تغییرات این است که ابتدا روی پایگاه داده، توسط الگوریتم تجمیع سلسله مراتبی، تعداد خوشه‌های مطلوب را پیدا کرده و سپس از خوشه‌های بدست آمده، به عنوان مرحله اول الگوریتم k-means استفاده می‌شود.
یکی دیگر از روش‌های مشابه k-means روش k-modes می‌باشد. که توسعه یافته‌ی  k-means برای استفاده از داده‌های طبقه‌ای است و به جای استفاده از مراکز خوشه‌ها، از مدهای خوشه‌ها (روش مبتنی بر فراوانی) استفاده می‌کند. لذا از یک رابطه‌ی اندازه گیری عدم شباهت جدید برای داده‌های اسمی یا طبقه‌ای استفاده می‌کند. از مزایای روش فوق، جبران نقص حساسیت نسبت به داده‌های دور از مرکز می‌باشد زیرا میانه (مد) از مقادیر بزرگ تأثیر نمی‌پذیرد. اما ایراد روش این است که بعضاً نماینده خوشه‌ها از میان اشیا انتخاب نمی‌شود.

خلاصه مهارت
فنون داده کاوی، گروه نامتجانسی از علوم مختلف را شکل می‌دهند هر تکنیکی که بتواند بینش جدیدی از داده‌ها را استخراج کند می‌تواند داده کاوی به حساب آید. به طور خلاصه، داده کاوی پل ارتباطی میان علم آمار،علم کامپیوتر،هوش مصنوعی، الگو شناسی، فراگیری ماشین و بازنمایی بصری داده می‌باشد. می‌توان گفت در داده کاوی، تئوری‌های پایگاه داده‌ها، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و علم آمار را در هم می‌آمیزند تا زمینه کاربردی فراهم شود.
داده کاوی یکی از پیشرفت های اخیر در صنعت مدیریت داده ها است.در اصل داده کاوی مجموعه ای از فنون می باشد که به شخص این امکان را می دهد تا ورای داده پردازی معمولی حرکت کند و به استخراج  اطلاعاتی درانبوه داده های مخفی یا پنهان دست پیدا کند.برای داده کاوی الگوریتم ها و روش های بسیاری معرفی شده است ولی موضوع مورد نظر انتخاب تعدادی از این الگوریتم ها و توضیح مختصر در مورد آنها می باشد.

کاربرد داده کاوی در بازاریابی

کاربرد داده کاوی در بانکداری

کاربرد داده کاوی در بیمه

کاربرد داده کاوی در سیستم های تشخیص نفوذ در شبکه

کاربرد داده کاوی در پیش بینی سهام

کاربرد داده کاوی در فروشگاه های زنجیره ای

کاربرد داده کاوی در خدمات الکترونیکی دولت

کاربرد داده کاوی در پزشکی

کاربرد داده کاوی در مخابرات

کاربرد داده کاوی در صنعت

کاربرد داده کاوی در خدمات

کاربرد داده کاوی در امور دولتی

کاربرد داده کاوی در کشف جرم و پیش بینی آن

کاربرد داده کاوی در شهرداری
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
کاربرد داده کاوی در آموزش

کاربرد داده کاوی در مدیریت شهری و شهرداری

کاربرد داده کاوی در مقوله فرهنگی

کاربرد داده کاوی در صادارت و واردات

کاربرد داده کاوی در فروش

کاربرد داده کاوی در حمل و نقل

کاربرد داده کاوی در امور انتظامی

کاربرد داده کاوی در امور خدماتی شهری

کاربرد داده کاوی در امور مالیاتی و پیش بینی تخلف

کاربرد داده کاوی در شرکت های حمل و نقل مسافربری

کاربرد داده کاوی در ورزش

کاربرد داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری

کاربرد داده کاوی در ارزیابی تامین کنندگان

کاربرد داده کاوی در هواشناسی

Ad revenue forecasting
Churn (turnover) management
Claims processing
Credit risk analysis
Cross-marketing
Customer profiling
Customer retention
Electronic commerce
Exception reports
Food-service menu analysis
Fraud detection
Government policy setting
Hiring profiles
Market basket analysis
Medical management
Member enrollment
New product development
Pharmaceutical research
Process control
Quality control
Shelf management/store management
Student recruiting and retention
Targeted marketing
Warranty analysis
 

    آشنا با داده کاوی (1)
    بانک صادرات و کشف تقلب با الگوریتم ها (1)
    لیست الگوریتم های داده کاوی (1)
    مبلغ کارت هدیه بانک رفاه طرح تک گل (1)

     ارسال شده توسط علی ایوبی

امروزه حجم زیادی از داده ها در اطرافمان قابل مشاهده هستند. بسیاری از مدیران کسب و کار به سمت استخدام نیروهای متخصص در تجزیه و تحلیل داده ها رفته اند. از طرفی طرفداران حریم خصوصی نگران اطلاعات شخصی و کنترل بر آنها هستند و کارآفرینان به راه های جدید جمع آوری داده ها، کنترل و تبدیل آن به پول فکر می کنند. همه ما می دانیم داده ها پرقدرت و پر ارزشند، اما چگونه؟

در این مقاله تلاش شده تا نشان داده شود که داده کاوی چگونه کار می کند و چرا شما باید در مقابل آن محتاط باشید. زیرا وقتی ما به نحوه استفاده از داده ها فکر می کنیم، این موضوع بسیار مهم هست که با قدرت عملکرد آن نیز آشنایی داشته باشیم. بدون داده کاوی وقتی شما چیزی درباره خود به کسی بگویید، او تنها همان چیزهایی را درباره شما می داند که شما به او گفتید. اما با داده کاوی، او علاوه بر چیزهایی که شما به او گفته اید، به چیزهایی که فکر می کنید و به آنها تمایل دارید نیز اشراف پیدا می کند. در واقع داده کاوی، به شرکت ها و دولت ها این امکان را می دهد تا بر اساس اطلاعاتی که از شما می گیرند، افکار شما را نیز برای خود آشکار سازند.

 

برای اغلب ما داده کاوی چیزی شبیه اینست: خروارها داده جمع آوری شده، که یک سری افراد مانند جادوگران با ابزارهای جادویی خود می توانند از میان آنها چیزهای شگفت انگیزی استخراج کنند. اما چگونه؟ چه چیزهایی آنها می توانند بفهمند؟ حقیقت اینست: علی رغم این واقعیت که، الگوریتم ها و تکنیک های خاص داده کاوی کاملاً پیچیده می باشند – آنها همانند جعبه سیاه هستند جز برای متخصصین آمار یا علوم کامپیوتر – ولی کاربردها و قابلیت های آنها کاملاً شهودی و قابل درک هستند.

در اکثر موارد، داده کاوی در مجموعه داده های بسیار بزرگ و حجیم، اطلاعاتی را به ما می دهد که در مجموعه داده های کوچک به آسانی قابل مشاهده هستند. بطور مثال داده کاوی می تواند به ما بگوید “این مورد مانند سایر موردهای دیگر نیست!” یا می تواند انواع دسته ها را به ما نشان دهد و بعد هریک از موارد را در یکی از دسته های از پیش تعریف شده قرار دهد. اما باید توجه کرد روابطی که در بین 5 عدد بسیار ساده می باشند در میان 5 میلیارد عدد به هیچ وجه ساده نیستند.

این روزها، همه جا پر از داده هست. ما آنها را از جاهای مختلف گردآوری می کنیم، و بعد می توانیم آنها را خلاصه کنیم. تقریباً هر تراکنش یا تعاملی مقادیری داده ایجاد کرده که کسی در جایی آنها را جمع آوری و ثبت می کند. این موضوع به خصوص در اینترنت کاملاً درست است. اما سیستم های محاسباتی و رقومی سازی که همه جا حضور دارند بطور فزاینده ای باعث شدند این موضوع در سایر ابعاد زندگیمان غیر از کامپیوتر نیز درست باشد. مقیاس و ابعاد این داده ها فراتر از قابلیت های حسی بشر می باشد. در این مقیاس، الگوها اغلب بسیار ظریفتر و رابطه ها بسیار پیچیده یا چند بعدی می باشند که بتوان با نگاهی ساده به داده ها آنها را مشاهده کرد. داده کاوی بخش اتوماتیک فرآیند تشخیص الگوهای قابل تفسیر از مجموعه داده ها هست. داده کاوی به ما کمک می کند تا جنگل را ببینیم بدون اینکه در میان درختان گم شویم.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
کشف دانش از مجموعه داده ها، 2 حالت عمده دارد: توصیفی و پیش بینی. در مقیاس داده های مورد بررسی، اینکه داده ها چه چیزی را به ما نشان می دهند بسیار سخت است. داده کاوی به ساده سازی و خلاصه کردن داده ها در چارچوبی که برای ما قابل درک باشد می پردازد و به ما اجازه می دهد تا با مشاهده الگوها به استنتاج چیزهای مفید از مجموعه داده ها نائل شویم. در هر حال کاربردهای خاص داده کاوی محدود به داده ها و قدرت ابزارهای محاسباتی قابل دسترس هست، و همچنین باید متناسب با نیازها و اهداف باشند. از اینرو چند روش اصلی وجود دارد که برای تشخیص الگو ها معمولاً از آنها استفاده می شود که به عنوان وظایف داده کاوی مطرح گشته اند. این وظایف، نشان می دهند که داده کاوی چگونه می تواند کار کند؟

تشخیص انحرافات: در مجموعه داده های بزرگ می توان تمایل داده ها به الگو یا رفتار خاصی را تصویر نمود. تکنیک های آماری می توانند در این موقعیت بررسی کنند آیا موارد خاصی وجود دارند که نسبت به الگوی موجود تفاوت قابل ملاحظه ای داشته باشند یا خیر؟ بطور مثال، اداره های دارایی می توانند با مدلسازی الگوی اظهارنامه های مالیاتی دریافت شده و با استفاده از روشهای تشخیص انحرافات، اظهارنامه های مغایر با الگوی معمول را استخراج کرده و به بررسی بیشتر و ممیزی آنها بپردازند.

آنالیز وابستگی ها: یکی از روش های داده کاوی می باشد که در سیستم پیشنهادات سایت آمازون مورد استفاده قرار گرفته است. به عنوان مثال، کسانی که کوکتل شیکر و کتاب دستورالعمل کوکتل را خریده اند اغلب یک گیلاس مارتینی نیز سفارش داده اند. این روش کشف الگو، معمولاً در مسائل بازاریابی و تبلیغات هدفمند استفاده می شود. یک نسخه مشابه ولی پیچیده تر از این روش در سیستم پیشنهاد فیلم سایت Netflix بکار رفته است.

خوشه بندی: یکی از روش های الگوشناسی که بطور خاص در تشخیص خوشه های متمایز در درون داده ها بکار می رود. بدون داده کاوی، تحلیلگر بایستی با مشاهده بصری داده ها نسبت به خوشه های متمایز در آنها تصمیم گیری کرده و روابط شاخص در هر خوشه را تشخیص دهد. در این حالت خطر نادیده انگاشتن دسته های مهمی از داده ها بسیار زیاد است. با استفاده از داده کاوی، این امکان وجود دارد تا به خود داده ها اجازه دهیم تا گروه های بین خود را نمایش دهند. این یکی از روش های جعبه سیاه الگوریتم های داده کاوی هست که درک آن سخت می باشد. ولی در یک مثال ساده، می توان رفتار خرید مشتریان را با استفاده از این روش مورد بررسی قرار داد. مثلاً می توانیم مشاهده کنیم رفتار خرید باغبان ها، ماهیگیران و علاقه مندان به هواپیماهای مدل، نسبت به هم تفاوت معناداری دارند. الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند خوشه های متفاوت از هم را در مجموعه داده ها نشان دهند.

طبقه بندی: اگر ساختار و دسته بندی تعریف شده ای در مجموعه داده وجود داشته باشد، داده کاوی می تواند موارد جدید را به یکی از آنها تخصیص دهد. الگوریتم ها با یادگیری از مجموعه بزرگی از داده های از قبل دسته بندی شده، می توانند بطور دائمی وجه تمایز بین عناصر هر دسته را تشخیص داده و با استفاده از قوانین حاصل شده، موارد جدید را بصورت اتوماتیک دسته بندی نمایند. فیلتر هرزنامه ها، یکی از بهترین نمونه های این روش می باشد. مجموعه بزرگی از ایمیل ها که به عنوان هرزنامه ها شناخته می شوند، دارای تفاوت های جدی در استفاده از کلمات در متن خود می باشند، بطوریکه طبقه بندی آنها با استفاده از قوانین بدست آمده دارای صحت بالایی می باشد.

پیش بینی: داده کاوی دارای قابلیت ساخت مدلهای پیش بینی کننده بر اساس تعداد زیادی از متغیرها می باشد. بطور مثال، فیسبوک علاقه مند است تا سرگرمی های آتی کاربرانش را بر اساس رفتارهای گذشته آنها پیش بینی نماید. فاکتورهایی مانند مقدار اطلاعات به اشتراک گذاری شده، تعداد عکس های تگ شده، تعداد درخواست های دوستی، تعداد نظرات، تعداد لایک ها و … می توانند به عنوان ورودی های یک مدل باشند. در طول زمان این مدل می تواند با اضافه کردن متغیرهای جدید، و یا تغییر وزن متغیرهای موجود بر اساس میزان تفاوت پیش بینی با مقادیر واقعی، خود را بهبود دهد. در نهایت نتایج بدست آمده می توانند به عنوان راهنمای طراحی به منظور تشویق رفتارهایی که منجر به افزایش سرگرمی ها در آینده خواهد شد استفاده شوند.

الگوهای تعیین شده و ساختارهای آشکار شده توسط داده کاوی توصیفی اغلب در ادامه، برای پیش بینی سایر وجوه مورد علاقه در داده ها بکار می روند. سیستم پیشنهادات آمازون مثال خوبی برای استفاده از داده کاوی توصیفی در پیش بینی می باشد. به عنوان مثال (فرضی) از رابطه بین خرید کوکتل شیکر و گیلاس مارتینی به همراه بسیاری از رابطه های مشابه دیگر، به عنوان بخشی از یک مدل پیش بینی می توان استفاده نمود. بر اساس آنها می توان احتمال اینکه یک کاربر خاص یک خرید خاص را انجام دهد تعیین نمود. این مدل قادر خواهد بود تمامی روابط بدست آمده را با خریدهای قبلی کاربر مقایسه کرده و بر اساس آنها محصولاتی که دارای احتمال بیشتری برای خرید می باشند را پیش بینی نماید. آمازون بر اساس پیش بینی های انجام شده می تواند تبلیغات خود را بر مبنای محصولاتی که برای هر کاربر احتمال خرید بیشتری دارد مدیریت نماید.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
داده کاوی در این مسیر، قدرت استنتاجی عظیمی را اعطا می کند. اگر یک الگوریتم به درستی می تواند یک نمونه را بر اساس حجم داده های محدود به طبقه خودش تخصیص دهد، پس این امکان وجود دارد تا بتوان دامنه وسیعی از اطلاعات مربوط به آن نمونه را بر اساس ویژگی های سایر نمونه های موجود در آن طبقه برآورد نمود. هرچند ممکن است این موضوع سخت و دشوار به نظر آید، اما نشان می دهد که شرکت های بزرگ اینترنتی چگونه پول می سازند و از کجا قدرتشان را بدست می آورند.
محدودیت ها داده کاوی

    2016-04-12 ارسال شده توسط علی ایوبی

کاربرد داده کاوی با چند عامل محدود شده است. اولین مورد به سخت افزار و نرم افزار لازم و موقعیت بانک اطلاعاتی مربوط میشود. برای مثال در هند، داده های غیر مجتمع که برای کاربردهای داده کاوی لازم است ممکن است به فرم دیجیتالی در دسترس نباشد.

در دسترس بودن نیروی انسانی ماهر در داده کاوی نیز مسأله مهم دیگری است.

 محرمانه بودن رکوردهای مراجعان ممکن است در نتیجه پردازش داده های مبتنی بر داده کاوی آسیب پذیر شود. کتابداران و مؤسسات آموزشی باید این مسأله را در نظر داشته باشند؛ چرا که در غیر اینصورت ممکن است گرفتار شکایات قانونی گردند.  محدودیت دیگراز ضعف ذاتی نهفته در ابزارهای نظری ناشی میگردد.

ابزارهایی مانند یادگیری ماشینی و الگوریتمهای ژنتیکی بکار گرفته شده در فعالیتهای داده کاوی به مفاهیم وفنون منطق و آمار بستگی دارد. در این حد نتایج به روش مکانیکی تولید شده و بنابراین به یک بررسی دقیق نیاز دارند. اعتبار الگوهای بدست آمده به این طریق؛ باید آزمایش شود. چرا که که در بسیاری موارد روابط علل و معلول مشتق شده؛ از برخی استدلالات غلط ذیل رنج میبرند.

خدمات داده کاوی

امروزه در اکثر سازمان ها، داده‌ها به سرعت در حال جمع آوری و ذخیره شدن هستند به طوری که شرکت ها در اﻃﻼﻋﺎت ﻏﺮق ﺷﺪه اﻧﺪ در ﺣﺎﻟﯿﮑﻪ ﺗﺸﻨﻪ داﻧﺶ ﻫﺴﺘﻨﺪ، اما استفاده از این داده ها در اغلب موارد کار راحتی نیست و نمی توان به صورت یکپارچه از این حجم داده ها استفاده نمود، از این رو با استفاده از ترکیب علم آمار و کامپیوتر و بکارگیری تکنیک های یادگیری ماشین، می توان از این داده ها به بهترین نحو از این داده ها استفاده کرد. در واقع داده کاوی عبارت است از:

“استخراج اطلاعات و دانش و کشف الگوهای پنهان مفید برای سازمان از مجموعه داده‌های بزرگ”

گروه ما با استفاده از تجارب فنی و دانش متخصصین خود آماده ارائه خدمات داده کاوی برای هوشمند سازی تجارت شما به بهترین شکل انجام می دهد.

داده کاوی

داده‌کاوی به معنای کشف دانش درون داده‌هاست! کشف دانش درون داده‌ها آنهم در عصر اطلاعات یکی از هیجان‌انگیزترین و کلیدی‌ترین مفاهیمی است که روز به روز اهمیت بیشتری می‌گیرد. داده‌کاوی به بررسی و تجزیه و تحلیل مقادیر عظیمی از داده‌ها به منظور کشف الگوها و قوانین معنی‌دار گفته می‌شود.
چه موقع و کجا داده‌کاوی نیاز است؟
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
طیف وسیعی از رشته های دانشگاهی از مهندسی تا پزشکی و علوم انسانی، برای حل مسائل و استخراج نتایج تحقیقات خود به تکنیک های داده کاوی نیاز دارند.
در سال های اخیر و با توجه به گسترش علم داده کاوی، پروژه های متعددی در دانشگاه ها و در مقاطع کارشناسی ارشد و دکترا از تکنیک های داده کاوی بهره می برند و یا بصورت تخصصی بر روی تکنیک های داده کاوی تحقیق می کنند.
گروه داده کاوی توسعه اندیشه نوین با توجه به تجربه و دانش چند ساله ی خود در مشاوره و اجرای پروژه های داده کاوی، هم اکنون آماده اجرای پروژه های داده کاوی در سازمان ها و شرکت ها است.

    مسئله ای پیچیده و ناساخت یافته و یا نیمه ساخت یافته
    داده‌های مرتبط وجود داشته باشند و به آنها دسترسی داشت.داده کاوی
    داده ها در یکجا مجتمع شده و انباره داده ها ایجاد شود.
    توانایی کامپیوترها امکان استفاده از نرم افزارهای مرتبط با داده کاوی را به ما بدهند.
    مدیران نیاز به استفاده از دانش استخراج شده از داده ها را حس کرده باشند.

در واقع هـــــدف از داده کاوی ایجاد مدل هایی برای تصمیم گیری است تا هوش تجاری سازمان را افزایش دهد و بقای و سود سازمان در ارتباط با مشتریان بلقوه بیشتری افزایش یابد.

    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.

 
مقایسه علم آمار با داده کاوی

آمار شاخه ای از علم ریاضی است که به جمع آوری توضیح و تفسیر داده ها می پردازد. این مبحث به گونه ای است که روزانه کاربرد زیادی دارد. در مقایسه این علم با data mining قدمت بیشتری دارد و جزء روشهای کلاسیک داده کاوی محسوب می شود.

وجه اشتراک تکنیکهای آماری و data mining بیشتر در تخمین و پیش بینی است. البته از آزمون های آماری در ارزیابی نتایج داده کاوی نیزاستفاده می شود. در کل اگر تخمین و پیش بینی جزء وظایف data mining در نظر گرفته شوند، تحلیل های آماری، data mining را بیش از یک قرن اجرا کرده است. به عقیده بعضی DM ابتدا از آمار و تحلیل های آماری تحلیل شروع شد.

داده کاوی

می توان تحلیل های آماری از قبیل فاصله اطمینان، رگرسیون و… را مقدمه و پیش زمینه DM دانست که بتدریج در زمینه های دیگر و متدهای دیگر رشد و توسعه پیدا کرد. پس در واقع متدهای آماری جزء روشهای کلاسیک و قدیمی DM محسوب می شوند. در جایی اینگونه بحث می شود که با تعریف دقیق ، آمار یا تکنیک های آماری جزء داده کاوی (data mining) نیستند.

این روش ها خیلی قبل تر از data mining استفاده می شدند. با این وجود، تکنیک های آماری توسط داده ها بکار برده می شوند و برای کشف موضوعات و ساختن مدل های پیشگویانه مورد استفاده قرار می گیرند.

 
داده­ کاوی چگونه کار می­ کند؟
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
هنگامی که فناوری اطلاعات در سطح وسیع، سیستم ­های تحلیلی و تراکنشی را جداگانه دگرگون می­ کند، داده کاوی ارتباط بین این ­دو را فراهم می ­آورد. نرم ­افزار داده­ کاوی، ارتباطات و الگوهای موجود در داده­ های تراکنشی ذخیره شده بر اساس درخواست ­های کاربر Open-ended را تحلیل می­ کند. انواع مختلف نرم ­افزارهای تحلیلی موجود هستند: آماری، یادگیری ماشینی، و شبکه ­های عصبی. در کل، به دنبال هر 4 نوع از روابط می­ گردیم:

کلاس ها: داده­ های ذخیره شده برای پیدا کردن داده در گروه ­های از پیش تعیین شده به کار می ­روند. برای مثال، یک رستوران زنجیره ­ای، می ­تواند داده­ های خرید مشتریان را به منظور تعیین زمان دیدار مشتریان از مغازه و آنچه که سفارش می ­دهند، بکاود. این اطلاعات، می ­تواند برای افزایش تعداد مشتریان توسط افزودن “ویژه های روزانه” به کار رود.
خوشه ­ها: داده ­ها بر اساس روابط منطقی بین آن­ها یا ترجیحات مشتری گروه ­بندی می ­شوند. برای مثال، داده­ ها می ­توانند برای شناسایی بخش ­های بازار و یا اشتراکات قوی مشتریان، داده کاوی شوند.
وابستگی ­ها: داده­ کاوی به منظور شناسایی وابستگی­ ها انجام می ­شود. آبجو-پوشک، مثالی از این نوع داده­ کاوی است.
الگوهای زنجیره ­ای: داده­ کاوی به منظور پیش ­بینی الگوهای رفتاری و روندها صورت می­ گیرد. برای مثال، یک فروشنده، می ­تواند احتمال خرید کوله ­پشتی را بر اساس خرید مشتریان از کیسه­ های خواب و کفش­ های کوهنوردی پیش ­بینی کند.

داده کاوی

 
خدمات ما

با توجه به بررسی ها و پس از آن که چارچوب پروژه داده کاوی تدوین شد،در پروژه وجود موارد زیر به صراحت مشخص می شود.

    دلیل استفاده از تکنیک های داده کاوی و آماری مربوطه
    برنامه اولیه برای بهبود با توجه به نتایج تجزیه و تحلیل
    نتایج مشخص از داده ها به صورتی که تدوین برنامه های راهبردی بعدی از نتایج امکان پذیر باشد
    خدمات داده کاوی و بررسی تجزیه و تحلیل داده های
    انجام پروژه و پایانامه های داده کاوی و تجزیه تحلیل داده ها
    انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارهای  R , Rapidminer  weka, SPSS    (رپیدماینر ، وکا و …. )

آکادمی داده کاوی

کاربردهای داده کاوی

کاربردهایی که برای داده کاوی وجود دارند، بسیار بسیار گسترده اند و ما در این نوشتار، فقط امکان معرفی تعداد محدودی از آن ها را داریم. به عنوان مثال های بیشتر، می توان به کاربردهای داده کاوی در زمینه های زیر اشاره کرد:

        سیستم های مدیریتی، مثلا مدیریت ارتباط با مشتریان یا CRM
        نرم افزارهای امنیتی، مثلا نرم افزاری مانیتورینگ شبکه و ویروس کش ها
        سیستم های بانکی، مثلا تخصیص اعتبار به مشتریان و طبقه بندی آن ها
        مالی و اقتصادی، مثلا پیش بینی قیمت یک یا چند سهام یا شاخص
        برنامه ریزی و مکان یابی، مثلا چینش داخلی فروشگاه های بزرگ و یا تخصیص امکانات شهری
        علوم پزشکی، مثلا پیش بینی خطرات احتمالی ناشی از یک عمل جراحی خاص
        علوم اجتماعی و سیاسی، مثلا پیش بینی یا تحلیل نتایج انتخابات

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

مفاهیم کلیدی مورد استفاده در مدل سازی داده کاوی

مروری اجمالی بر الگوریتم های داده کاوی و پارامترهای مرتبط با آنها موجود در SSAS

    2016-04-04 توسط azsoftir.com
    azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com0

این بخش مروری اجمالی بر الگوریتم‌های موجود در Analysis Services و پارامترهای قابل تنظیم و مقدار پیش فرض هر پارامتر
داده کاوی
دوره داده کاوی

    2016-04-04 توسط azsoftir.com
    0

داده‌کاوی به عنوان یکی از علوم کامپیوتری همواره مورد استقبال جمع کثیری از محققین بوده است. بانک‌ها، موسسات، شبکه‌های
داده کاوی
مفاهیم کلیدی مورد استفاده در مدل سازی داده کاوی (بخش دوم)

    2016-04-04 توسط azsoftir.com
    0

مفاهیم کلیدی Case مهمترین مفهومی است که در تحلیل یک مسئله داده کاوی می‌بایست شناسائی شود و تشخیص اشتباه در
داده کاوی
اضافه نمودن Add-Ins برای Excel جهت استفاده در داده کاوی

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
    0

نرم افزار Excel حاوی مجموعه ای از ابزارهای تحلیلی با ماهیت پیش بینی می‌باشد. در این صورت قادر هستید با
داده کاوی
پیش نیاز ورود به دنیای داده کاوی

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
    0

علم داده کاوی از علوم مختلفی از جمله علم آمار، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، شناسائی الگو و پایگاه داده نشات
داده کاوی
یادگیری مدل در داده کاوی

    2016-04-04 توسط azsoftir.com
    0

مقدمه هدف اصلی داده کاوی کشف دانش است، که این دانش نظمی که در داده‌ها وجود دارد را نمایان می‌سازد.
داده کاوی
ارزیابی و تفسیر مدل در داده کاوی

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
    0

مقدمه دانشی که در مرحله یادگیری مدل تولید می‌شود، می‌بایست در مرحله ارزیابی مورد تحلیل قرار گیرد تا بتوان ارزش
داده کاوی
داده کاوی

    2016-03-24 توسط azsoftir.com
    0

داده کاوی به بررسی و تجزیه و تحلیل مقادیر عظیمی از دادهها به منظور کشف الگوها و قوانین پنهان و
داده کاوی
آموزش داده کاوی

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
    0

کارگاه های تخصصی داده کاوی  در سطوح آشنایی، مقدماتی، متوسطه و پیشرفته بصورت اختصاصی برای سازمان ها و شرکت ها
داده کاوی
نرم ­افزار داده کاوی Weka

    2016-03-13 توسط azsoftir.com
    0

    تا به امروز نرم افزار‌های تجاری و آموزشی فراوانی برای داده کاوی در حوزه‌های مختلف داده‌ها به دنیای

آموزش – معرفی مفهموم Bagging در داده کاوی

    2016-03-08 توسط azsoftir.com
    0

این مفهوم برای ترکیب رده بندی های پیش بینی شده از چند مدل به کار می رود. فرض کنید که
داده کاوی
آموزش – معرفی مفهموم Boosting در داده کاوی

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
    0

این مفهوم برای تولید مدلهای چندگانه (برای پیش بینی یا رده بندی) به کار می رود. الگوریتم Boosting برای اولین
داده کاوی
مورد از بهترین الگوریتم های داده کاوی

    2016-03-08 توسط azsoftir.com
    0

در این گزارش ۱۰ مورد از تاثیرگذارترین الگوریتم های داده کاوی را که در سه نظرسنجی گوناگون رای آورده اند
داده کاوی
داده کاوی و OLAP – مکمل یا متفاوت با هم؟

    2016-03-08 توسط azsoftir.com
    0

تکنیکهای بسیاری جهت جمع آوری ، پالایش و آنالیز داده ها نظیر OLAP و  Data Mining با هدف استخراج اطلاعات از
داده کاوی
کاربردهای داده کاوی

    2016-03-08 توسط azsoftir.com
    0

داده کاوی دارای چندین الگوریتم است، از این الگوریتم ها هم به صورت جداگانه و هم به صورت ترکیبی میتوان
داده کاوی
دسته بندی الگوریتم های داده کاوی

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
    0

از داده‌کاوی برای کاوش در اطلاعات و بدست آوردن دانش استفاده می‌شود. برای اینکار الگوریتم‌های زیادی وجود دارد که هر
داده کاوی
Data Type و Content Type در داده کاوی

    2016-03-08 توسط azsoftir.com
    0

برای پیاده سازی مدل‌های داده کاوی در SSAS از دو نوع داده‌ای استفاده می‌شود. یک نوع  فیزیکی که در ساختار
داده کاوی
الگوریتم خوشه‌بندی در داده کاوی

    2016-03-08 توسط azsoftir.com
    0

همانطور که می‌دانید از داده‌کاوی برای کاوش در اطلاعات و کشف دانش استفاده می‌شود. برای اینکار الگوریتم‌های متعددی وجود دارد
Uncategorised
الگوریتم های داده کاوی

    2016-03-08 توسط azsoftir.com
    0

همانطور که در اینجا گفته شد الگوریتم های داده کاوی به پنج دسته کلی تقسیم می شوند. در این مقاله
داده کاوی
موضوعات داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
    2016-03-08 توسط azsoftir.com
    0

Silhouette شاخص سیلوئت یکی از معیارهای متداول اعتبارسنجی خوشه بندی است. و دو معیار فواصل درون خوشه ای و برون

داده کاوی
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار weka RapidMiner

    2016-03-08 توسط azsoftir.com
    0

  انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار weka آموزش نرم افزار کلمنتاین Clementine  آموزش نرم افزار IBM SPSS
داده کاوی
مراحل داده کاوی

    2016-03-04 توسط azsoftir.com
    0

همان طور که در شکل مشاهده می‌کنید مراحل داده‌کاوی به شرح زیر است: مرحله اول: داده پیرایی در این مرحله
داده کاوی
R زبان داده کاوی

    2016-03-04 توسط azsoftir.com
    0

یک زبان برنامه‌نویسی و یک پکیج داده‌کاوی به همراه توابع آماری است و بر پایه زبان‌های S و Scheme پیاده‌سازی
داده کاوی
آموزش و انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارهای rappidminer وکا و کلمنتاین

    2016-03-04 توسط azsoftir.com
    0

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار RapidMiner   آموزش نرم افزار کلمنتاین Clementine 12 آموزش نرم افزار کلمنتاین
داده کاوی
مسابقات آنلاین داده کاوی

    2016-02-25 توسط azsoftir.com
    azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com0

سالانه مسابقات زیادی در زمینه داده‌کاوی برگزار می‌گردد از جمله کاپ کشف دانش در پایگاه داده یا KDD CUP که
داده کاوی
عبور از اصطلاح داده کاوی به اصطلاح کلان

    2016-02-25 توسط azsoftir.com
    0

این مقاله به تغییرات روند در آنالیز داده و معروفیت اصطلاحات مختلف، مانند آمار، داده کاوی، کشف دانش از داده،
داده کاوی
وضعیت شغلی داده کاوی در ایران و سایر کشورهای جهان

    2016-02-25 توسط azsoftir.com
    0

در سال‌ها اخیر علم داده کاوی محبوبیت خاصی در میهن عزیزمان ایران پیدا کرده است. در این میان، بسیاری از
داده کاوی
ده قدم برای یادگیری داده کاوی

    2016-02-25 توسط azsoftir.com
    0

در این چند سال دوستان زیادی از گروه تقاضای راهنمایی در خصوص چگونگی آشنایی و شروع یادگیری علم داده کاوی
داده کاوی
چرا نرم افزار متلب (Matlab) برای داده کاوی مناسب نیست؟

    2016-02-25 توسط azsoftir.com
    0

نرم افزار متلب برای داده کاوی به قول فرنگی‌ها استفاده از نرم افزارهایی که قابلیت کد نویسی دارند “Has been

دانلود آموزش های داده کاوی

    2016-02-25 توسط azsoftir.com
    0

موضوع فایل مفاهیم داده کاوی داده کاوی چیست؟ چرا داده‌کاوی نیاز است؟ چه موقع و کجا داده کاوی نیاز است؟
25 فوریه
داده کاوی
انجام پروژه ها و پایان نامه های داده کاوی ، یادگیری عمیق ، متن کاوی

    2016-02-25 توسط azsoftir.com
    0

انجام پایان نامه های داده کاوی ، متن کاوی ، یادگیری عمیق   گروه داده کاوی ما با در اختیار
داده کاوی
مشاوره و انجام پایان نامه کارشناسی ارشد ، دکترای داده کاوی

    2016-02-07 توسط azsoftir.com
    0

مشاوره و انجام پایان نامه کارشناسی ارشد ، دکترای داده کاوی مشاوره و انجام پایان نامه و پروژه های کارشناسی
داده کاوی
آماده سازی داده ها برای داده کاوی

    2016-02-07 توسط azsoftir.com
    0

مقدمه : امروزه دیگر مشکل کمبود داده و اطلاعات روبرو نیستیم و به جای آن با مسأله داده ها و
داده کاوی
سئولات متداول داده کاوی

    2016-02-07 توسط azsoftir.com
    0

راهنمایی پروژه ها و راهنمایی پایان نامه های داده کاوی و تحقیقات و مقالات داده کاوی راهنمایی ده ها پروژه
07 فوریه
شرکت توسعه اندیشه نوین
انجام پروژه های داده کاوی Data Mining متن کاوی، یادگیری عمیق

    2016-02-07 توسط azsoftir.com
    0

انجام پروژه های داده کاوی، متن کاوی ، یادگیری عمیق این گروه با هدف انجام پروژه های داده کاوی در
داده کاوی
داده کاوی به روش RFM و LRFM

    2016-02-06 توسط azsoftir.com
    0

داده کاوی به روش RFM و LRFM منبع : کتاب آموزش کاربردی SPSS مدل RFM به تحلیل رفتار و بیان
داده کاوی
کاربرد داده کاوی در بیماری دیابت
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
    2015-11-22 توسط azsoftir.com
    0

در ادامه این مطلب، یک مقاله مروری در خصوص کاربرد داده کاوی در دیابت وجود دارد. وقتی برخی از اعضای
داده کاوی
داده کاوی و کاربرد آن در تشخیص بیماری ها ( دیابت )

    2015-11-18 توسط azsoftir.com
    0

عنوان پایان نامه : داده کاوی و کاربرد آن در تشخیص بیماری ها ( دیابت ) قالب بندی : PDF قیمت : رایگان شرح مختصر
داده کاوی
داده کاوی و کاربردهای روزمره آن

    2015-11-18 توسط azsoftir.com
    0

  سید مصطفی کلامی هریس*: امروزه با پیشرفت فناوری ها، به ویژه فناوری های مرتبط با اطلاعات و ارتباطات، حجم

داده کاوی و کاربرد آن در پزشکی

    2015-11-18 توسط azsoftir.com
    0

امروزه در حوزه پزشکی ، جمع آوری داده ها در مورد بیماری های مختلف از اهمیت زیادی برخوردار است. حجم
داده کاوی
کاربرد داده کاوی در پزشکی

    2015-11-18 توسط azsoftir.com
    0

مقدمه داده کاوی پیشتر برای تحلیل بازار و الگوهای خرید مشتریان از فروشگاه های زنجیره ای بزرگ مورد استفاده می
شرکت توسعه اندیشه نوین
اهمیت و علت طرح داده کاوی

    2015-07-02 توسط azsoftir.com
    0

 بیشتر تکنیکهای داده کاوی ، حداقل به عنوان الگ وریتمهای آکادمیک ازسالهایا دهه های قبل وجـود داشتهاند. با این وجود ، تنها در دهه اخیر است که داده کاوی به ویـژه داده کـاوی تجـاری نقـش عمدهای را بازی کرده است.این مساله به دلیل رخداد همزمان عوامل زیر است

-1 حجم بالای داده ها . اغلب الگوریتمهای داده کاوی نیازمند حجم زیادی از داده هاست و جـایی که دادهها کم باشد الزامی به استفاده از داده کاوی با روشهای پیچیده نیست .

-2 توان محاسباتی بالا که قابل دسترسی است .به عبارت دیگر امـروزه امکـان دسترسـی عمـوم بـه کامپیوتر با قیمت های نازل فراهم شده است.
داده کاوی
مدلهای داده کاوی

    2015-07-02 توسط azsoftir.com
    0

مهمترین مدلهای دادهکاوی عبارتند از: شبکه های عصبی با الهام گیری از الگوی مغز انـسان ضـمن فرآینـد  شبکه های عصبی
02 جولای
داده کاوی
فعالیت های داده کاوی

    2015-07-02 توسط azsoftir.com
    0

داده کاوی عمدتاً با ساختن مدل ها مرتبط است . یک مدل اساساً بـه الگـوریتم یـا مجموعـه ای از قوانینی گفته می شود که مجموعه ای از ورودی ها را با هدف یا مقصد خاصی مرتبط مـی نمایـد . یک مدل تحت شرایط درست می تواند منجر به بینش درست شود. بسیاری از مسائل محیط اطراف خود را می توان در قالب یکی از شش عمل زیر گنجاند، به عبارت دیگر برای تبدیل یک مسأله کسب و کار و تجارت به یک مسأله داده کاوی باید آن را بـه یکـی از فعالیت های داده کاوی تبدیل نمود، این فعالیتها عبارتند از:
02 جولای
داده کاوی
مراحل داده کاوی

    2015-07-02 توسط azsoftir.com
    0

نقش وهدف داده کاوی

ایده اصلی داده کاوی براین امر استوار است که داده های قدیمی حاوی اطلاعاتی هستند که درآینده مورد استفاده قرار گرفته ومفید خواهند بود. هدف دادهکاوی یـافتن الگوهـایی در داده هـای پیـشین است که نیازها، ترجیحات و تمایلات را روشن تر مینماید . این حقیقت که الگوها همواره واضح نیستند و علائم دریافت شده از داده هـا گـاهی مـبهم و گـیج کننده هستند کار را سخت تر می نماید . لـذا جـدا کـردن علائـم از چیزهـای بـه درد نخـور یعنـی تشخیص الگوهای اساسی در بطن متغیرهای به ظاهر تصادفی ، یکـی از نقـشهای مهـم داد هکـاوی است
داده کاوی
تاریخچه داده کاوی

    2015-07-02 توسط azsoftir.com
    0
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
داده کاوی همزمان با ایجاد و استفاده از پایگاه داده ها در اوایل دهه 80 برای جـستجوی دانـش در  داده ها
02 جولای
داده کاوی
داده کاوی : کشف دانش پنهان داده ها

    2015-07-02 توسط azsoftir.com
    0

داده کاوی
جایگاه داده کاوی در میان علوم مختلف

    2015-06-27 توسط azsoftir.com
    0

جایگاه داده کاوی در میان علوم مختلف ریشه های داده کاوی در میان سه خانواده از علوم، قابل پیگیری می
داده کاوی
داده کاوی چیست؟

    2015-06-27 توسط azsoftir.com
    0

داده کاوی چیست؟ مقدمه اصلی‌ترین دلیلی که باعث شده داده کاوی کانون توجهات در صنعت اطلاعات قرار بگیرد، مساله در
13 مارس
داده کاوی
چرا داده کاوی

    2015-03-13 توسط azsoftir.com
    0

در مرحله اول تعریفی از داده اطلاعات ، ارائه و دانش ارائه می دهیم. DATA یا داده : به بخشی
داده کاوی
داده‌کاوی در دنیای متن‌باز

    2016-04-12 توسط azsoftir.com
    0

حجم زیاد دادهای که به صورت پیوسته در حال افزایش است درون سازمان مشکلاتی را برای سازمانها به وجود آورده
داده کاوی
راهکارهای داده‌کاوی – تضمین درآمد

    2016-02-27 توسط azsoftir.com
    0
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
  راهکارهای تضمین درآمد دربرگیرنده مجموعه فعالیت‌ها و راهکارهایی هستند که بدون تغییر میزان تقاضا و اثرگذاری در بازار، منجر
داده کاوی
راهکارهای داده‌کاوی – کشف تقلب و تخلف

    2016-02-27 توسط azsoftir.com
    0

تقلب یکی از منابع مهم نشت درآمد در صنایع مالی مختلف است. منظور از تقلب، هر فرآیند غیرقانونی است که
داده کاوی
متن کاوی

    2016-04-15 توسط azsoftir.com
    0

سازمان دهی دانش و متن کاوی، در بازیابی دقیق اطلاعات کاربرد بسیاری دارند. از این رو، متن کاوی می تواند
داده کاوی
متن کاوی چیست؟

    2016-04-15 توسط azsoftir.com
    0

مقاله زیر خلاصه ای از نتایج مطالعه چندین مقاله معتبر انگلیسی و فارسی بوده و سعی در ارائه توضیحاتی هر
داده کاوی
چالش بزرگ‌داده‌ها متخصص است، نه فناوری‌

    2016-03-08 توسط azsoftir.com
    0

هرکسی که مباحث بزرگ‌داده‌ها را دنبال می‌کند، می‌داند که هر استراتژی بزرگ‌داده‌ها شامل دو مولفه: فناوری و افراد است. حل

داده کاوی
کارهای انجام شده برای متن کاوی فارسی :” تحلیل احساسات در شبکه اجتماعی توییتر با تکنیک متن کاوی”

    2016-02-27 توسط azsoftir.com
    0

ناصر پیکری و دوستانش در سال اخیر یک پژوهش بر اساس فوت پاشایی در شبکه اجتماعی توییتر  انجام داده اند در
داده کاوی
متن کاوی چیست؟

    2016-02-27 توسط azsoftir.com
    0
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
متن کاوی چیست؟ علیرضا وظیفه دوست – اشکان بیاتی – سید علی سیدی کیانور چکیده: تقاضا برای اطلاعات فرابری شده
داده کاوی
متن کاوی چیست؟ (Text Mining)

    2016-02-27 توسط azsoftir.com
    0

متن کاوی: استخراج دانش از پایگاه های داده غیر ساخت یافته با گسترش شگرف اینترنت و استفاده روزافزون از آن
داده کاوی
خوشه‌بندی داده‌ها و الگوریتم CRISP

    2016-02-06 توسط azsoftir.com
    0

خوشه‌بندی داده‌ها و الگوریتم CRISP منبع : کتاب آموزش کاربردی SPSS خوشه‌بندی را می‌توان به عنوان مهمترین مسئله در یادگیری
داده کاوی
مراحل کشف دانش

    2015-06-27 توسط azsoftir.com
    0

 مراحل کشف دانش

هر پروژه داده کاوی مانند دیگر پروژه های سیستم اطلاعات باید مدیریت شود.به دلیل این که اصلیترین قسمت هر پروژه داده کاوی حرکت مرحله به مرحله برای رسیدن به هدف داده کاوی است می توان گفت که بیان مراحل داده کاوی از مهم ترین قسمتهای داده کاوی می باشد که در زیر روش کشف دانش دارای مراحل تکراری زیر است:

    پاکسازی داده ها (از بین بردن نویز و ناسازگاری داده ها)
    یکپارچه سازی داده ها (چندین منبع داده ترکیب می شوند)

مقاله ها
ارتباط با ما

    2018-04-16 توسط azsoftir.com
    0

شماره تماس:[phone]   ارتباط با ما در تلگرام  [e-mail]         گروه توسعه اندیشه نوین        
داده کاوی
انیمیشن الگوریتم خوشه‌بندی kmeans

    2016-06-27 توسط azsoftir.com
    0

 انیمیشن الگوریتم خوشه‌بندی kmeans روش کامینز K-Means یکی از روش های خوشه بندی داده ها در داده کاوی است. این
داده کاوی
۱۱ ابزار متن باز برای ساخت ماشین لرنینگ
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
    2016-06-27 توسط azsoftir.com
    0

۱۱ ابزار متن باز برای ساخت ماشین لرنینگ ۲۶ فروردین ۱۳۹۵ ساعت ۱۱:۳۱ ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشین برای کارهایی
داده کاوی
بوستینگ

    2016-06-25 توسط azsoftir.com
    0

بوستینگ یک فرا الگوریتم ترکیبی در حوزه یادگیری ماشین است که برای کاهش عدم توازن و همچنین واریانسبه کار می‌رود.[۱]
داده کاوی
Weka: معرفی نرم افزار و قابلیت های آن

    2016-06-25 توسط azsoftir.com
    0

وکا (Weka) یک نرم افزار داده کاوی متن‌باز می‌باشد که بسیاری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین را پشتیبانی می‌کند. تمام قسمت‌های

نتایج جستجو برای: داده کاوی
داده کاوی
انجام پایان نامه با موضوعات

    2016-03-08 توسط azsoftir.com
    0

کاربرد داده کاوی در بازاریابی کاربرد داده کاوی در بانکداری کاربرد داده کاوی در بیمه کاربرد داده کاوی در پیش
داده کاوی
مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی

    2016-03-05 توسط azsoftir.com
    0

خوشه‌بندی را می‌توان به عنوان مهمترین مسئله در یادگیری بدون نظارت در نظر گرفت. خوشه‌بندی با یافتن یک ساختار درون
داده کاوی
RapidMiner نرم افزار

    2016-03-04 توسط azsoftir.com
    0

RapidMiner نرم افزار این نرم‌افزار یک ابزار داده‌کاوی متن باز است که با زبان جاوا نوشته شده‌است و از سال
داده کاوی
آدابوست
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
    2016-03-02 توسط azsoftir.com
    0

آدابوست مخفف بوستینگ تطبیقی بوده و یک الگوریتم یادگیری ماشین است که توسط یاو فروند و رابرت شاپیر ابداع شد.[۱] در واقع آدابوست یک متا الگوریتم است که بمظور ارتقاء
داده کاوی
روش‌های Bagging و Boosting به منظور رفع مشکل کلاس‌های نامتوازن

    2016-03-02 توسط azsoftir.com
    0

وجود کلاس‌های نامتوازن (Class Imbalance) در داده کاوی و رده بندی به یکی از چالش‌های بزرگ در این زمینه تبدیل
داده کاوی
تکنیک K-Means

    2016-02-06 توسط azsoftir.com
    0

تکنیک K-Means منبع : کتاب آموزش کاربردی SPSS روش کامینز K-Means یکی از روش های خوشه بندی داده ها در
مدیریت ارتباط با مشتری
بررسی جایگاه CRM دربازاریابی رابطه مند

    2015-07-12 توسط azsoftir.com
    0

دراین مقاله به اهمیت رابطه ومدیریت ارتباط بامشتری پرداخته شده وازبازاریابی رابطه ای به عنوان ابزاری جهت کسب مزیت رقابتی
شرکت توسعه اندیشه نوین
گروه توسعه اندیشه نوین

    2015-03-11 توسط azsoftir.com
    0

گروه توسعه اندیشه نوین در دیماه 1391 بوسیله پروژه ای نوآور در زمینه ترکیب مدیریت ارتباط با مشتری و داده کاوی
شرکت توسعه اندیشه نوین
درباره ما

    2015-02-17 توسط azsoftir.com
    0

شرکت توسعه اندیشه نوین : اندیشه ، تلاش و خلاقیت        شرکت توسعه اندیشه نوین در دیماه
داده کاوی
یادگیری عمیق
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
    2016-04-01 توسط azsoftir.com
    0

خلاصه یادگیری عمیق شاخه ای از بحث یادگیری ماشینی و مجموعه ای از الگوریتم هایی است که تلاش می کنند
داده کاوی
خوشه ­بندی

    2016-03-04 توسط azsoftir.com
    0

خوشه ­بندی به عمل تقسیم جمعیت ناهمگن به تعدادی از زیر مجموعه­ ها یا خوشه ­های همگن گفته می‌شود. وجه
داده کاوی
پیش ­بینی

    2016-03-04 توسط azsoftir.com
    0

پیش­ بینی مانند رده بندی است با این تفاوت که اطلاعات، مطابق برخی از رفتارهای پیش ­بینی شده آینده یا
داده کاوی
رده‌بندی

    2016-03-04 توسط azsoftir.com
    0

به نظر می ­رسد رده­ بندی که یکی از معمول­ ترین کارکردهای داده­ کاوی است، یکی از واجبات بشر باشد.
داده کاوی
SQL Server Analysis Services, Business Intelligence Development Studio

    2016-03-04 توسط azsoftir.com
    0

این ابزار علاوه بر خدمات ارائه شده در حیطه پایگاه داده، خدمات داده‌کاوی را نیز در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد.
داده کاوی
Weka

    2016-03-04 توسط azsoftir.com
    0

Weka ابزار رایج و متن باز داده‌کاوی است که کتابخانه‌های آماری و داده‌کاوی بسیاری را شامل می‌شود. این نرم‌افزار به
داده کاوی
SciPy

    2016-03-04 توسط azsoftir.com
    azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com0

یک مجموعه‌ای از کتابخانه‌های عددی متن باز برای برنامه‌نویسی با زبان پیتون که برخی از الگوریتم‌های داده‌کاوی را نیز پوشش
داده کاوی
تحلیل متن (Text Mining)

    2016-02-27 توسط azsoftir.com
    0
آماده سازی داده‌ها و ایجاد مدل‌های داده کاوی دو گام شناخته شده در پروژه های تحلیلی می‌باشند. اگرچه، هرچقدر هم که نتایج به دست آمده جذاب باشند، در صورت عملی نشدن بی‌فایده خواهند بود. بنابراین استفاده عملی از تحلیل‌ها یک مرحله مهم و حیاتی در هر پروژه داده کاوی می‌باشد.

تصور کنید شما بهترین داده‌ها را در اختیار دارید و بهترین مدل شناخته شده را نیز پیدا کرده‌اید، این مدل زمانی برای سازمان شما مفید واقع می‌شود که راه حل‌های داده کاوی یافت شده در آن، به کار بسته شوند. اغلب اوقات شما پروژه خود را به مدیریت می‌فروشید.
در ادامه سه مقاله‌ راجع به متقاعد کردن مدیران برای سرمایه گذاری روی پروژه‌های داده کاوی بررسی خواهد شد. اولین مقاله با نام Selling Information Governance to Business Leaders نوشته شده توسط Sunil Soares 4 نکته را در خصوص ارزش تحلیل‌ها برای مدیران کسب و کار ارائه می‌دهد. اولین نکته که بسیار مهم می‌باشد به تمرکز روی خروجی کسب و کار اشاره دارد. شما ممکن است از بهترین برنامه‌های داده کاوی استفاده کنید و با 99% دقت هدف خود را پیش‌بینی نمایید. اگر قادر به تبدیل این 99% دقت به راه حلی مفید و سازنده برای سازمان خود نباشید، پروژه هیچ نرخ بازگشت سرمایه‌ای برای سازمان به همراه نخواهد داشت.

مقاله دوم با نام Selling a Data Mining Project to Management نوشته شده توسط Casey Klimasauskas می‌باشد. این مقاله رویکردی را به منظور فروش یک پروژه داده کاوی جدید به مدیریت ارئه می‌دهد. قسمتی از این استراتژی بر توسعه‌ی روابط با سهامداران از ابتدایی‌ترین گام‌های پروژه تاکید دارد.

در آخر، What the C-suite should know about analytics مقاله‌ای جالب، نوشته شده توسط Kishore S. Swaminathan می‌باشد. این مقاله تمرکز بر 5 قلمرو را، راه حل مناسبی برای ارائه تحلیل‌های به دست آمده به مدیریت می‌داند. اطلاعات موجود در این مقاله بسیار مناسب می‌باشد. در این مقاله 10 خاصیت یک رهبر تحلیلی ذکر شده است. برای اطلاعات بیشتر لینک این سه مقاله در زیر قرار داده شده است. با مراجعه به این مقالات متوجه خواهید شد که بعد از فرآیند داده کاوی و ایجاد مدل مهمترین گام توجیه مدیریت برای استفاده عملی از این نتایج در سازمان می‌باشد.

 

1.    Selling Information Governance to Business Leaders
2.    Selling a Data Mining Project to Management
3.    What the C-suite should know about analytics
تحلیل متن (Text Mining) نظر کاوی (Comment Mining) نظر‌کاوی یا تحلیل احساس موجود در متن، یکی از زمینه‌های تحقیقی جدید
داده کاوی
انجام پروژه های داده کاوی

    2016-05-14 ارسال شده توسط azsoftir.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
مشاوره انجام پایان نامه و پروژه های داده کاوی متن کاوی و بیگ دیتا مشاوره و انتخاب موضوع پایان نامه
تحویل مرحله به مرحله

پایان نامه کارشناسی ارشد داده کاوی

انجام پروژه ها و پایان نامه های داده کاوی (Data Mining) در زمینه های
رده بندی (Classification)
خوشه بندی (Clustering)
پیش بینی (Prediction)
متن کاوی(Text mining)
انتخاب ویژگی (Feature Selection)
قواعد انجمنی (Association Rules)
انجام پروژه و پایان نامه ها ی با روش تحلیل پوششی داده ها با نرم افزار EMS
و …

پایان نامه ارشد کامپیوتر داده کاوی
دانلود رایگان پایان نامه داده کاوی
موضوع پایان نامه داده کاوی
موضوع پایان نامه کارشناسی ارشد شبکه های کامپیوتری
پایان نامه با موضوع شبکه های اجتماعی
موضوع پایان نامه ارشد شبکه های کامپیوتری
دانلود پایان نامه داده کاوی
دانلود پایان نامه ارشد داده کاوی

استفاده از الگرویتم های
1 -شبکه عصبی مصنوعی(ANN)
2 – شبکه های عصبی مصنوعی (RBF)
3 – درخت تصمیم با شاخص جینی و آنتروپی
4 – بگینگ و بوستینگ
5 – ماشین بردار پشتیبان
7 – سیستم استنباط بیزین
8-الگوریتم ژنتیک , ازدحام ذرات
9-الگوریتم های فراابتکاری
10-قواعد همسایگی با fp-growth,apriory
13-تحلیل نتایج با رسم نمودار Roc
11-انواع مختلف روش های انتخاب ویژگی:شاخص ریلیف، ازدحام ذرات،شاخص جینی و …
15-انواع روش های نمونه برداری و بیش نمونه گیری
16-روش های حل مشکل رده نامتوازن
17-تشخیص داده پرت
18-تشخیص داده پرت محلی
انجام پروژه های رپیدماینر در کوتاهترین زمان ممکن با کمترین قیمت با مشاوره وآموزش اجرای پروژه
امروزه داده ها قلب تپنده فرآیند تجاری بیشتر شرکت ها تلقی می شوند، آن ها فارغ از خـرد و کـلان بودن نوع صنعت در تمامی صنایع نظیر خرده فروش ها، ارتباطات، تولید، تسهیلات، حمـل و نقـل، بیمه، کارت های اعتب اری و بانکداری از طریق تعاملات در سیستمهای عملیاتی شکل میگیرند. لـذا نیاز به ابزاری است که بتوان داده های ذخیره شـده را پـردازش کـرده و اطلاعـات حاصـل از ایـن پردازش را در اختیار کاربران قرار دهدazsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com