پروژه داده کاوی

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
انجام داده‌کاوی بدون نرم‌افزارها به دلیل حجم بالای داده‌ها کاری سخت و دشوار است و از طرفی تحلیل این داده‌های زیاد، نیاز به‌وقت و زماسال‌هاست که با تیم حرفه‌ای خود در زمینه انجام پروژه داده‌کاوی با نرم‌افزارهای مختلف فعالیت دارد پس یک انتخاب درست برای هر نوع پروژه‌ای است که کیفیت در آن برای کاربر بسیار اهمیت دارد.

شما به‌عنوان یک دانشجو و یا هر محقق دیگری در زمان‌هایی که نیاز به داده‌کاوی اطلاعات دارید و فرصت انجام آن را به دلیل مشغله و یا عدم آشنایی با نرم‌افزارهای خاص را ندارید، بهترین راه اعتماد به می‌باشد.
تعریفی از داده‌کاوی

داده‌کاوی ترجمه عبارت data mining می‌باشد که به استخراج داده‌ها از دل حجم بالایی از اطلاعات اشاره دارد. این معدن حاوی اطلاعاتی نهان است که با جست‌وجو و بررسی‌های عمیق می‌توان ارتباط بین داده‌ها و اطلاعاتی خاص را پیدا کرد.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
داده‌کاوی بسیار گسترده‌تر و وسیع‌تر از علم آمار است و مهم‌ترین تفاوت آن با علم آمار حجم و مقدار داده‌هایی است که باید از روش‌های مختلف مورد بررسی قرار بگیرد که در نهایت داده‌کاوی اطلاعات و امکانات بیشتری را در اختیارمان قرار می‌دهد.

مراحل انجام پروژه داده‌کاوی بسیار وقت‌گیر است و به زمان زیادی نیاز دارد، اما در نهایت اطلاعاتی که به دست می‌آید بسیار ارزشمند می‌باشد. مؤسسه استاد پژوهش داده‌کاوی را با هزینه‌ای مناسب و در کمترین زمان ممکن برای شما انجام خواهد داد که کیفیت آن کاملاً تضمینی است.

مزایای استفاده از داده‌کاوی

داده‌کاوی و استفاده از علم آن مزیت‌های زیادی را به همراه دارد که دو مورد از آن ها در ادامه لیست شده‌اند:

    سدی محکم در برابر تصمیم‌های احساسی و لحظه‌ای است زیرا اطلاعات پنهان به‌دست‌آمده، کاربر را واقع‌بین می‌کند.
    تصمیمات سودده را برای کاربر آشکار می‌سازد چرا که اطلاعات گذشته در خصوص کسب‌وکار و یا هر موضوع دیگری مورد بررسی قرار می‌دهد.

انجام داده‌کاوی در استا

برای داده‌کاوی از نرم‌افزارهای قدرتمندی استفاده می‌شود که مؤسسه ااز کادری مجرب و مسلط به نرم‌افزارهای مختلف برخوردار است و همین سبب انجام داده‌کاوی باکیفیت بالا می‌شود. برخی از خدمات داده‌کاوی در این مؤسسه عبارت‌اند از:

    انجام پروژه داده‌کاوی با وکا
    انجام پایان‌نامه داده‌کاوی
    انجام مقاله داده‌کاوی انجام پروژه داده‌کاوی با پایتون
    انجام داده‌کاوی با R
    و هر نوع پروژه دیگری که نیاز به داده‌کاوی داشته باشد.

قیمت پروژه داده‌کاوی

همان‌طور که می‌دانید، داده‌کاوی برای حجم وسیعی از اطلاعات انجام می‌شود که زمان زیادی را باید برای انجام آن صرف کرد. مؤسسه استاد پژوهش برای قیمت پروژه داده‌کاوی ابتدا پروژه شما را بررسی می‌کند و سپس سعی بر تعیین مناسب‌ترین قیمت برای پروژه را دارد که این را قبل از شروع به انجام پروژه به شما اعلام می‌کند.

قیمت مناسب در این مؤسسه آن را برای انجام پروژه داده‌کاوی مناسب کرده است. همچنین شما در طول انجام پروژه در جریان مراحل انجام داده‌کاوی قرار خواهید گرفت و در صورت لزوم اطلاعاتی در اختیار شما قرار خواهد گرفت.
سفارش پروژه داده‌کاوی

برای سفارش داده‌کاوی کار راحتی پیشروی شماست. در ابتدا باید از طریق راه‌های ارتباطی پروژه خود را برای ما ارسال کنید که پس از تعیین و تخمین زمان مراحل انجام پروژه آغاز می‌شود. ما در زمان انجام پروژه داده‌کاوی از ابتدا تا انتها در کنار شما خواهیم بود و پس از تحویل پروژه نیز پشتیبانی‌های لازم را انجام خواهیم داد.


انجام پروژه های داده کاوی-Data Mining
 انجام پروژه های داده کاوی

 09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

داده کاوی به معنی تحلیل و بررسی داده های مختلفی است که امروزه مورد استقبال قرار گرفته است می توانید با داده کاوی های بزرگ و کوچک را تحلیل و بررسی کنید و از آن الگو برداری کنیدداده های که ارزشمند ترین اطلاعات یک کسب و کار است که باید از آن محافظت کرد ، اگر پروژه داده کاوی دارید می توانید در مجموعه رایا پروژه آن را با بهترین کیفیت و در زمانی که تعیین کرده اید انجام دهید.

 
 داده کاوی چیست ؟

 

انجام پروژه های داده کاوی - رایا پروژه

 

یکی از روش‌های استخراج اطلاعات از داده ‌های خام داده کاوی است ؛ به عملکرد استخراج کردن  و اکتشاف  هم بستگی ‌ها و الگو های مفید از بین حجم بسیاری از داده‌ های خام که با استفاده از الگوریتم و ساز وکارهای هوشمند انجام می شود  Data Mining  یا داده کاوی می‌گویند، به زبان ساده ، انجام پروژه داده کاوی استخراج کردن دانش از بین مجموعه‌ای از داده‌ ها را داده‌ کاوی می گویند ؛ داده­ کاوی شامل استفاده از ابزار­های پیشرفته تحلیل داده به منظور کشف کردن الگو­های معتبر، از قبل نا­شناخته و روابط در مجموعه داده­ های بزرگ است. این ابزار­ها، مدل های آماری، الگوریتم ­های ریاضی و متد­ های یادگیری ماشین می­ باشند. داده ­کاوی فراتر از جمع ­آوری و مدیریت داده است، و شامل تجزیه و تحلیل و پیشگویی می باشد . عنوان دیگر آن کشف دانش در پایگاه داده می باشد .

 09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 تاریخچه و پیشینه داده کاوی چیست ؟

 

در تاریخ  سال ۱۹۶۰، کارشناس های آمار از اصطلاحات صید داده  Data Fishing و لایروبی داده Data Dredging برای ارجاع به کارهای خود تحلیل داده Data Analytics استفاده می‌کردند. اصطلاح  کلمه «داده‌کاوی» در حدود تاریخ  سال ۱۹۹۰ در جوامع پایگاه ‌داده به کار برده شد  و شهرت بسیار زیادی را به دست آورد . عنوان بهتر  برای فرآیند داده‌کاوی، کشف دانش از داده است.

 
 ساز مان ها و نرم افزار های داده کاوی چیست ؟

 

 نرم‌افزار SPSS

 نرم‌افزار

 نرم ‌افزار RapidMiner

 زبان برنامه‌ نویسی آر (R)

زبان برنامه ‌نویسی پایتون

 زبان برنامه‌ نویسی متلب

 نرم افزار Orange

نرم افزار Manhout

 
کاربرد های داده کاوی چیست ؟
 

به‌ دست آوردن اطلاعات کاربردی

تمرکز کردن بر روی داده ‌های بزرگ

کشف کردن الگوی میان داده‌ ها

پیش‌ بینی کردن تا  حدودی  از نتایج

تشخیص  دادن کلاهبرداری

تحلیل کردن  تجارت سهام

پیش‌بینی کردن  کسب‌و‌کار

شبکه ‌های اجتماعی

تحلیل کردن مشتریان

تجارت الکترونیک

خودروهای خودران
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
خطرات درمان ‌های جدید

پژوهش ‌های فضایی

سلامت عمومی : فعالیت در جهت گسترش دادن  فرهنگ بهداشت عمومی با مناسب ترین قیمت در مناطق مختلف دنیا

آموزش: فعالیت داشتن در جهت بهبود کیفیت سیستم آموزشی و هدایت کردن صحیح دانش آموزان

ساخت و عمران: فعالیت داشتن در جهت تسهیل راه سازی و کاربرد الگوهای بهینه سازی شهری با توجه به افزایش یافتن  جمعیت.

مدیریت ارتباط با مشتریان  CRM : فعالیت  داشتن در زمینه بهبود روابط سازمان ها با مشتریان و در نهایت افزایش یافتن  بهره‌وری.

تحقیقات بازار خرید: این مورد به دنبال شناسایی کالاهای مرتبط با سبد خرید مشتری است تا امکان خرید آن‌ها را افزایش دهد.

 
 مراحل داده کاوی چیست  ؟

 

انتخاب داده های مورد نیاز از بین انبوهی از داده ها

پردازش اولیه و پاکسازی داده ها

تبدیل داده و کشف کردن الگو ها

انجام دادن فرایند داده کاوی

ارائه دادن و نمایش اطلاعات

رسیدن به دانش مورد نیاز

 
نرم افزارهای داده کاوی

 

نرم افزارهای وجود دارند که می‌توانیم با آنها داده‌کاوی کنیم که ما در ابتدای مقاله به آن اشاره کردیم چون می توانید با استفاده از نرم افزارهای متلب و Weka کافی خود را انجام دهید همچنین یکی دیگر از مواردی که می توانیم با استفاده از آن به راحتی متوانید  داداه کاوی کنید زبان برنامه نویسی r است ،  از دیگر نرم افزار های این حوزه می توان به نرم افزارSPSS اشاره کرد که یکی از بهترین پروژه های این حوزه به شمار می رود.

 
 مشکلات و معایبی که در داده کاوی داریم چیست ؟

 

نداشتن اطمینان کامل  به اطلاعات خروجی

حجم بسیار بالای داده ‌های موجود در ورودی

کارکردن با بعضی از سیستم‌ها و روش‌های داده‌کاوی سخت و نیازمند دانش بسزایی می باشد .

بعضی از مسئله های  داده‌ کاوی حریم خصوصی و حتی امنیت کاربران  را تحت تاثیر قرار می‌ دهند .

روش‌ های داده‌کاوی ۱۰۰٪ درست نیستند. بنابراین ممکن است در بعضی شرایط نتایج بسیار بدی را خواهند داشت .

 
تاثیرات مثبت فرایند داده کاوی چیست ؟

 

بهبود درآمد سازمان ‌ها و کاهش هزینه‌های آن‌ها

تحلیل کردن  سبد خرید

تشخیص دادن  کلاهبرداری ها

پیش‌بینی کردن گرایش‌ های آینده

کمک کردن  در تصمیم‌گیری

 
تاثیرات منفی فرایند داده کاوی چیست ؟

 

استفاده ‌های احتمالی از اطلاعات

درست نبودن احتمالی داده ‌ها

حریم خصوصی و امنیت کاربران
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
حجم عجیب داده‌ها

هزینه بالا در مرحله  پیاده ‌سازی

 با خیال راحت انجام پروژه های داده کاوی  خود را به ما بسپارید .

 چرا رایا پروژه ؟

انجام پروژه های داده کاوی با توجه به اهدف و نیازهای شما عزیزان تحویل پروژه های  داده کاوی در کوتاه ترین زمان ارائه عالی ترین و با کیفیت ترین خدمات با مناسب ترین هزینه پشتیبانی 48 ساعته رایگان از پروژه شما دسترسی بسیار آسان و راحت

 رایا پروژه  با افتخار آماده پذیرفتن و انجام پروژه های داده کاوی شما توسط تیم و افرادی متخصص ومجرب وبا تجربه و مهارت چندین ساله در زمینه های مختلف انجام پروژه های داده کاوی می باشد .

 
انجام پروژه های داده کاوی با بهترین کیفیت در رایا پروژه

 
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
رایا پروژه تنها مرجع رسمی انجام پروژه های داده کاوی در ایران است که با تیم که در این مجموعه در حال فعالیت هستند میتوانند پروژه های مربوط به داده کاوی  شما عزیزان را با بهترین کیفیت و در زمانی که از سوی شما تعریف شده است تحویل بدهند ، ثبت پروژه در مجموعه رایا پروژه میتوان از خدمات مشاوره رایگان نیز برخوردار می‌شود و همچنین پروژه های دریافتی شما تا ۴۸ الی ۷۲ ساعت پشتیبانی رایگان می‌شود و اگر مورد در پروژه ها رخ داده باشد متخصصان ما در سریع ترین زمان ویرایش خواهد کرد

 
 نکات قابل توجه در رابطه با انجام پروژه های داده کاوی

 

 پروژه های داده کاوی شما توسط یک تیم پویا وبا تجربه چندین ساله انجام می شود.

  پروژه های داده کاوی شما با کیفیت عالی و تضمین شده انجام می شود.

  پروژه های داده کاوی شما در کمترین زمان و مناسب ترین قیمت انجام می شود.

 پس از اتمام پروژه های داده کاوی  شما عزیزان ، پروژه شما دارای  48 ساعت پشتیبانی رایگان می باشد.

 
 خدمات رایا پروژه در زمینه  انجام پروژه های  داده کاوی

 

 انجام پروژه های Data Mining در مهندسی

 انجام پروژه های Data Mining در انسانی

 انجام پروژه های Data Mining

 انجام پروژه های Data Mining با برنامه نویسی پایتون

 انجام پروژه های Data Mining با برنامه نویسی آر  R

 انجام پروژه های Data Mining با برنامه نویسی متلب

 انجام پروژه های Data Mining با برنامه نویسی اس پی اس اس SPSS

 انجام پروژه های Data Mining  با نرم افزار WEKA

 انجام پروژه های Data Mining  با نرم افزار RapidMiner

رایا پروژه با دارا بودن بهترین متخصصان داده کاوی ، شما در هر جای این کشور عزیز که  باشین بهتون عالی ترین خدمات رو ارائه خواهد داد.

در ارائه دادن خدمات پروژه ها ، کمترین قیمت و بالاترین کیفیت ، دستور کارماست .

« ممنون از انتخاب و اعتماد شما سروران گرامی  »
خدمات مرتبط

 

انجام و مشاوره گمز

انجام و مشاوره spss

انجام و مشاوره اتوکد

انجام و مشاوره کامسول

انجام و مشاوره تری دی مکس

انجام و مشاوره نقشه کشی

انجام و مشاوره پروتئوس

انجام و مشاوره سیلواکو
چگونه ثبت سفارش انجام پروژه های داده کاوی انجام بدم ؟

برای  ثبت سفارش پروژه در رایا  پروژه دو راه وجود دارد :

1-ثبت سفارش پروژه در سایت

2- ثبت سفارش پروژه در واتساپ

که در هر دو مورد کارشناسان ما

در سریع ترین زمان با شما ما در ارتباط خواهند بود .
قیمت انجام پروژه های داده کاوی چگونه محاسبه می شود؟
نحوه پرداخت پروژه های داده کاوی به چه صورت است؟
چه زمانی طول می کشد تا پروژه های داده کاوی انجام شود؟
نحوه تضمین پروژه های داده کاوی به چه صورت است ؟
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
انجام پروژه های داده کاوی
با ما در ارتباط باشید :
سفارش سریع از تلگرام
سفارش سریع از واتساپ
سفارش سریع از ایتا

انجام پروژه های داده کاوی ، ارائه خدمات انجام پروژه داده کاوی با متلب خود را به صدها متخصص حرفه ای متلب پروژه بسپارید و با قیمت مناسب سفارش خود را تحویل بگیرید.

در مواقع فراوانی شاهدیم کاربران در پروژه های داده کاوی خود مشکل دارند و به دنبال یک مکان مطمئن برای پروژه خود هستند.

متلب پروژه با تخصص بالا و تجربه ۷ ساله آمادگی دارد انجام پروژه دانشجویی داده کاوی شما در تمامی مقاطع بر عهده گرفته و با بهترین کیفیت تحویل شما بدهد.

داده کاوی چیست؟

داده کاوی یا Data Mining علم استخراج اطلاعات از میان حجم انبوهی از داده ها می باشد که توسط الگوریتم های مختلف و به کمک نرم افزارهای داده کاوی از جمله متلب ، spss ، وکا ، رپیدماینر و IBM انجام میشود در عصر جدیدی که ما در آن هستیم در حقیقت با مجموعه عظیمی از داده ها مواجه هستیم تمام مجموعه فعالیت هایی که توسط انسان انجام میشود حاوی داده می باشد که معمولا در پایگاه های داده ذخیره میشود این داده حاوی اطلاعات ارزشمندی می باشد اگر ما بتوانیم داده را درست پردازش کنیم به اطلاعات ارزشمندی خواهیم رسید این اطلاعات کلید و رمز موفقیت در بازارهای رقابتی امروز می باشد داده کاوی عموما توسط شرکت های مشتری محور انجام میشود شرکت ها که مستقیم با مشتری در ارتباط هستند با استفاده از علم داده کاوی ارتباط میان اقدامات خود و عوامل درونی شرکت یا سازمان مثل قیمت اجناس ، تخفیفات کلی و جزئی هزینه تبلیغات و دیگر عوامل داخلی را با عوامل بیرونی مثل مشخصات مشتریان مشخص خواهد شد مثلا بسیاری از فروشگاه های زنجیره ای با استفاده از داده کاوی مشتریان هدفمند و سوده خود را شناسایی کرده و برای آنها طرح های تشویقی قرار میدهند تا آنها را از دست ندهند. در حال حاضر اکثر شرکت ها و سازمان های بزرگ تجاری با حجم انبوهی از داده و اطلاعات مواجه هستند که هدف نهایی آنها رسیدن به بالاترین سود دهی و کسب رضایت مندی مشتریان می باشد داده کاوی به عنوان یک علم و شیوه ای نوین این داده ها را پردازش کرده و اطلاعاتی در اختیار مدیران قرار می دهد که به وسیله انسان قابل تحلیل نیست داده کاوی با استفاده از الگوریتم های مختلف هوش مصنوعی استراتژی مورد نظر را پیش روی مدیران قرار میدهد و اطلاعاتی مورد نظر مدیران از طریق الگوریتم های مختلف موردنظر استخراج میشود و در نهایت به صورت یک نمودار یا مدل گرافیکی ترسیم می شود.

ما چه نوع پروژه های داده کاوی را میتوانیم انجام بدهیم ؟
انجام پروژه درسی داده کاوی
انجام پروژه داده کاوی با متلب
انجام پروژه کلاسی داده کاوی
انجام پروژه متلب داده کاوی

متلب پروژه ، انجام پروژه های داده کاوی

سایر خدمات مشابه در متلب پروژه

انجام پروژه پیاده سازی با متلب

انجام پروژه پایتون

انجام پروژه یادگیری ماشین

انجام پروژه پردازش سیگنال

انجام پروژه یادگیری عمیق

انجام پروژه شبکه عصبی
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
انجام پروژه طراحی الگوریتم

انجام پروژه شناسایی الگو

انجام پروژه پردازش تصویر

انجام پروژه یادگیری تقویتی

 

انجام پروژه داده کاوی با قیمت مناسب

داده کاوی که به آن تحلیل داده گفته می‌شود، به معنای استخراج اطلاعات پنهان، الگوها و یا روابط مشخص در مقدار و حجم بسیار بزرگی از اطلاعات که ممکن است در یک یا چندین پایگاه داده وجود داشته باشد، می باشد. به عبارت دیگر با علم داده کاوی می توانید، بانک های اطلاعاتی و همچنین مجموعه بزرگ اطلاعات را پس از استخراج مورد تحلیل قرار دهید اهمیت داده کاوی امروزه بر کسی پوشیده نیست با توجه به موازی شدن دریافت اطلاعات در دنیای دیجیتال و لزوم دریافت استخراج اطلاعات از میان حجم انبوهی از داده ها باعث شده بسیاری از کسب و کارها و شرکت ها موفق برای رسیدن به نهایت سودآوری و همچنین کسب رضایت مندی مشتری از داده کاوی در اولویت کاری خود استفاده کنند یکی از ده شغل پردرآمد تحلیل داده می باشد که با کمک سیستم‌های فناوری اطلاعات و نرم‌افزارهای مبتنی بر پایگاه داده، امروزه سازمان‌ها توان ذخیره حجم زیادی از داده‌ها را پیدا کرده‌اند. داده‌کاوی علمی است که به ما می‌آموزد چگونه باید داده‌ها را یافت و آن‌ها را دسته‌بندی کرد، به طوری که در مراحل بعد قابل آنالیز و تحلیل باشند. در حقیقت، داده کاوی به زبان ساده‌تر، استخراج داده‌ها و اطلاعاتی‌ست که با استفاده از آن‌ها، می‌توان رفتارها و الگوریتم‌هایی شکل داد تا حل مسائل راحت‌تر و آسان‌تر شود.

 

همچنین داده کاوی دارای ویژگی های زیر می باشد که به آنها نیز اشاره میکنیم :

۱- بهینه سازی محصولات و خدمات ( کنار گذاشتن محصول بدون استفاده در فروشگاه)

۲- شناخت مشتریان سود آور ( با استفاده از اطلاعات بدست آمده از خرید مشتری )

۳- شناخت مشتریان وفادار ( مشخص کردن مشتریانی که ماهیانه از فروشگاه خرید میکند )

۴- شناسایی و بررسی رفتار مشتری ( بررسی رفتار مشتریانی که به صورت متناوب مشتری یک محصول هستند )

۵- بررسی چرخه عمر مشتری ( استفاده از داده های مشتری و مشخص کردن چرخه میزان ماندگاری یک مشتری )

۶- ارزیابی الگوی استفاده از تلفن ( داده کاوی جهت برقزاری ارتباط مستمر با مشتریان از طربق تلفن )

۷- پیش‌بینی فروش با استفاده از داده کاوی ( با استفاده از میزان اطلاعات فروش با استفاده از داده کاوی

 ۸ -بازاریابی پایگاه داده ( تمیز کردن اطلاعات پایگاه داده و حذف داده های پرت و غیرقابل مصرف )

 

چرا انجام پروژه داده کاوی خود را به متلب پروژه واگذار نماییم؟

موسسه متلب پروژه “مرجع تخصصی انجام پروژه داده کاوی با متلب “در کشور است که با کسب تجربه ده ساله و بهره‌گیری از اساتید مجرب می‌تواند پروژه شما را به شکلی مطلوب تحویل بدهد. ما با کسب دانش کافی در زمینه انجام پروژه دانشجویی داده کاوی و تمامی نیازهای شما در این حوزه را درک کرده ایم و عملا پروژه ای نیست که نتوانیم انجام بدهیم کسب این تجربه گران ها تنها با اعتماد مشتریان و استمرار در انجام سفارشات بدست آمده است فقط کافیست یک بار امتحان کنید تا کیفیت در انجام کار را به طور درک مشاهده نمایید، رسالت متلب پروژه انجام سفارش به صورت پروژه محور با همراهی کاربر است که با ارائه آموزش های مرحله به مرحله از ابتدا تا انتهای سفارش به صورت کامل دانشجو در روند انجام پروژه خود قرار میدهد و دیگر نیازی به موسسات و سایت های دیگر نخواهد داشت.

 

نحوه گزینش بهترین مجری برای پروژه داده کاوی:

از آنجایی که متلب پروژه به صورت تعامل بین کارفرما و مجری فعالیت می نماید تمام پروژه های داده کاوی ارسالی از طریق کانال های مربوطه برای مجموعه مجریان ارسال میشود در سیستم مناقصه ای ایجاد شده کارشناسی که کمترین قیمت را برای مشتری اعلام می نماید به عنوان مجری انجام کار انتخاب شده که علاوه بر درجه علمی مناسب باید داری تجربه بالایی هم باشد. ما نهایت دقت را در انتخاب مجریان (کارشناسان) بکار می بندیم تا خیال کاربر از انجام سفارش به صورت کاملا مطلوب راحت باشد‌.

 

تضمین پشتیبانی در انجام پروژه های داده کاوی:
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
تخصص و سابقه فراوان تجربه ای بسیار گرانبها از انتظارات و درخواست های کارفرمایان محترم کسب کرده است یکی از اصلی ترین این خواسته ها “تضمین پشتیبانی“ از پروژه های داده کاوی می باشد موسسه متلب پروژه برای تضمین این پشتبانی از محققانی بهره میبرد که علاوه بر فارغ التحصیل شدن از دانشگاه های معروف کشور سابقه فعالیت چندین ساله با موسسه متلب پروژه دارند و با مدیریت مرحله به مرحله پروژه درخواست شما را به کارشناس منتقل کرده و اگر درخواستی از طرف مجری باشد به طور متقابل به مشتری انتقال داده میشود بعد از آنکه سفارش تحویل مشتری شد هر گونه ایراد و اصلاحاتی نیاز داشته باشد برطرف خواهد شد و این پشتبانی تا زمان کسب رضایت کامل مشتری ادامه خواد داشت.

 

نحوه انجام سفارش پروژه در موسسه متلب پروژه

    ارسال پروژه از طریق فرم ثبت سفارش و یا از طریق تلگرام، واتس آپ یا شماره پشتیبانی.
    بررسی دقیق و کارشناسی پروژه داده کاوی توسط مجریان گروه متلب پروژه.
    اعلام هزینه و قیمت پروژه داده کاوی براساس میزان بودجه پرداختی کاربر.
    موافقت با کمترین هزینه اعلام شده توسط مجری و پرداخت نصف هزینه.
    شروع پروژه توسط مجریان گروه متلب پروژه با توجه به زمان تعیین شده توسط کاربر.
    ارسال نتایج انجام کار به صورت عکس خروجی پس از پایان کار.
    اطمینان کاربر از انجام درست کار و پرداخت مابقی هزینه.
    ارسال پروژه داده کاوی توسط متلب پروژه و تعیین زمان پشتیبانی ۷۲ ساعته برای رفع اشکال.
    در صورت ذکر خواسته کاربر فیلم نیز از نحوه انجام کار ارسال خواهد شد.

 

نحوه سفارش پروژه داده کاوی به چه صورت می باشد ؟

برای ثبت سفارش پروژه داده کاوی خود میتوانید در تمام طول شبانه روز با کارشناسان متلب پروژه تماس بگیرید مشاوران ما پاسخ گوی آنلاین به سوالات کاربران می باشند همچنین میتوانید از طریق فرم ثبت سفارش اقدام به سفارش نمایید برای درخواست فوری پروژه هم از طریق تلگرام یا واتس آپ میتوانید توضیحات کامل پروژه موردنظر خود را برای ما ارسال کنید.

زمان پروژه داده کاوی به چه صورت است ؟

نحوه زمان دهی برای پروژه داده کاوی با توجه به وقت و زمانی که خوده کاربر تعیین میکند تنظیم شده و این موضوع به اطلاع مجری انجام کار خواهد رسید مجری موظف است که در زمان تعیین شده سفارش را آماده و ارسال نماید در برخی از سفارشات ارسالی ممکن است با توجه به پیچیدگی و سنگینی پروژه زمان بیشتری صرف شود که این موضوع به اطلاع مشتریان محترم خواهد رسید در صورت موافقت نسبت به ادامه فرآیند پروژه اقدام خواهد شد.

نحوه قیمت گذاری پروژه داده کاوی به چه صورت است ؟

پس از این سفارش انجام پروژه داده کاوی را برای گروه متلب پروژه ارسال شد کارگروه های تخصصی مربوط به سفارش پروژه موردنظر شروع به بررسی دقیق و کارشناسی نموده و مجموعه قیمت های اعلام شده جمع آوری میشود از میان تمامی قیمت ها اعلام شده کمترین قیمت که توسط مجریان اعلام شده خدمت مشتری اعلام میشود یکی از تفاوت های اصلی متلب پروژه با سایر موسسات مشابه همکاری با ۲۰۰ استاد حرفه ای می باشد.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
اطمینان از کیفیت پروژه داده کاوی به چه صورت است ؟

با توجه به تجربه ۷ ساله متلب پروژه در پروژه های داده کاوی و بهره گیری از ممتاز ترین کارشناسان این حوزه توانسته ایم بالاترین کیفیت و رضایت مندی در انجام پروژه کسب نماییم متلب پروژه با آموزش کامل حین پروژه شما را تمامی سایت ها و موسسات مشابه بی نیار خواهد کرد قیمت مناسب به همراه کیفیت عالی همواره از اصلی ترین رسالت های کاری متلب پروژه بوده است.
پایاپروژه مفتخر است با سابقه ۵ ساله در انجام پروژه های داده کاوی، شما کاربران عزیز را در انجام پروژه های خود همراهی نماید. بالاترین کیفیت و نازلترین قیمت همواره هدف ما بوده است. جهت سفارش پروژه خود با شماره ۰۹۱۰۸۷۶۰۲۸۶ تماس حاصل نمایید یا از طریق آی دی تلگرام @paya001 با ما در ارتباط باشید.
پخش‌کننده صوت
00:00
00:51
برای افزایش یا کاهش صدا از کلیدهای بالا و پایین استفاده کنید.
پایاپروژه چه پروژه های داده کاوی را می تواند انجام دهد؟

    انجام پروژه های آمار با داده کاوی
    انجام پروژه های نرم افزار داده کاوی
    انجام پروژه های پیاده سازی داده کاوی
    انجام پروژه های داده کاوی با پایتون
    قیمت مناسب پروژه های داده کاوی

داده کاوی چیست:

داده کاوی «Data Mining» به معنای کاوش معادن داده می باشد. یعنی استخراج اطلاعات با ارزش از معادن بزرگ داده. در واقع داده کاوی حجم انبوهی از اطلاعات را همانند یک معدن می داند. از نظر تفاوت آمار با داده کاوی، حجم اطلاعات قابل تحلیل آن است. همچنین در استفاده از هوش مصنوعی و روش مدلسازی نیز متفاوتند. داده کاوی از اهمیت بالاتری نسبت به آمار برخوردار است. و امکاناتی که دارد، آمار قادر به انجام آن نیست.

روش هاییکه برای داده کاوی بکار می روند بدلیل محاسبات آنها، اغلب پر هزینه می باشند. علم داده کاوی برای نمایش الگوهای موجود دربین داده ها مورد کاربرد قرار می گیرد.
خدمات پایاپروژه در زمینه داده کاوی:
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
انجام پروژه های داده کاوی با متلب

انجام پروژه های داده کاوی با پایتون

انجام پروژه های رپیدماینر

انجام پروژه های برنامه نویسی

انجام پروژه های پایتون

انجام پروژه های آمار
انجام پروژه های کمک درسی داده کاوی:

سایت پایاپروژه مفتخر است تا با تجربه ۵ ساله خود، بعنوان سایت معتبر در زمینه انجام پروژه ها به فعالیت خود بپردازد. ما سعی داریم تا پروژه ها را با قیمت مناسب به همراه گزارش عملکرد و آموزش به شما عزیزان ارائه دهیم. تا شما بتوانید کامل مطالب را یاد گرفته و آن را برای اساتید خود ارائه کنید. همچنین در صورت درخواست شما کاربران عزیز میتوانیم فیلم آموزشی از نحوه اجرای پرو
 داده کاوی مجموعه‌ای از برترین متخصصان مجرب است که در زمینه انجام پروژه‌های داده کاوی در تمامی سطوح فعالیت می‌کند. این مجموعه با سه سال تجربه موفق در این حوزه علاوه بر انجام پروژه داده کاوی شرکتی و صنعتی ، در زمینه آموزش انجام پروژه‌ دانشجویی داده کاوی و آموزش انجام پایان نامه به صورت تخصصی در تمامی رشته‌ها خصوصا آموزش در زمینه انجام پایان نامه داده کاوی فعالیت می‌کند . میتوانید با از طریق راههای ارتباطی زیر با ما تماس بگیرید. ما در آکادمی برآنیم علم داده کاوی را به طور گسترده در امور بازاریابی ، فروش ، پزشکی و … در ایران عزیزمان گسترده و کاربردی کنیم .

 داده کاوی در واقع علم کشف دانش از حجم وسیعی از داده‌ می‌باشد. مثالی که نزدیک‌ترین شباهت به علم داده کاوی را داشته باشد میتوان معدن کاری  را نام برد . کشف طلا از حجم گسترده‌ای صخره‌ها و کوه‌ها ، برای کشف دانش از طریق داده کاوی از الگوریتم‌های داده کاوی و نرم افزارهای داده کاوی استفاده می‌شود. میتوانید برای محاسبه هزینه انجام پروژه داده کاوی به این صفحه مراجعه کنید.

 
سفارش انجام پروژه داده کاوی
خدمات ما در زمینه انجام پروژه با نرم افزار داده کاوی

     انجام پروژه داده کاوی با پایتون
    انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر
     انجام پروژه داده کاوی با متلب
     انجام پروژه داده کاوی با وکا
     انجام پروژه داده کاوی با SPSS
     انجام پروژه داده کاوی با R
     انجام پروژه داده کاوی با کلمنتاین
     انجام پروژه داده کاوی با ORANGE

آکادمی داده کاوی به همراه داشتن متخصصانی بسیار مجرب و فارغ التحصیل از دانشگاه‌های برتر کشور در زمینه کاری خود دارای مقاله‌های متعدد ISI می‌باشد.آکادمی داده کاوی در زمینه آموزش خدمات زیر را ارائه میدهد .
 

    آموزش انجام پایان نامه در تمامی رشته ها
    آموزش انجام پروژه‌های دانشجویی داده کاوی
    آموزش انجام پایان نامه کارشناسی ارشد داده کاوی
     آموزش پروپوزال نویسی
     آموزش نوشتن مقاله ISI از پایان نامه
     کمک در انتخاب موضوع پایان نامه
     انجام پروژه یادگیری ماشین
     پروژه در مورد داده کاوی
     انجام پروژه یادگیری عمیق
    انجام پروژه بیگ دیتا
     انجام پروژه شبکه عصبی
     انجام پروژه هوش مصنوعی
     انجام پروژه متن کاوی
    انجام تمرین داده کاوی
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 
تعریف داده کاوی

داده کاوی یک فرآیند محاسباتی است که در واقع الگو یا الگوهایی را در مجموعه از داده های عظیم کشف میکند . در تمامی تعریف های مرتبط به داده کاوی کلمه کشف کردن را میتوان پیدا کرد . داده کاوی شاخه ای از علوم کامپیوتر است که در واقع ترکیبی از تکنیکهای آماری ، علوم اطلاعات ، یادگیری ماشینی و نظریه پایگاه داده است .


داده کاوی چیست؟

داده کاوی علمی است که به استخراج اطلاعات پنهان یا روابط در حجم زیادی از داده ها از طریق نرم افزارهای رپیدماینر، کلمنتاین، پایتون و متلب می پردازد. داده کاوی شاخه توسعه یافته از علم آمار می باشد. داده کاوی فراتر از علم آمار است و امکاناتی را در اختیار شما قرار می دهد که علم آمار قادر به انجام آن نمی باشد.
اهمیت علم داده کاوی:

    از تصمیمات احساسی جلوگیری می کند و باعث می شود تا واقع بینانه تصمیم گیری کنید.
    محیط سال های گذشته ی شرکت شما را بازبینی می کند.
    نشان دادن تصمیماتی که در سال های گذشته منجر به سود گشته اند.
    جلوگیری کردن از گرفتن تصمیمات غیر شفاف و در نتیجه زیان بار .

خدمات مشابه همیارپروژه:

انجام پروژه داده کاوی با کلمنتاین (Clementine)

انجام پروژه داده کاوی با پایتون (Python)

انجام پروژه های پایتون Python

انجام پروژه وکا Weka

انجام پروژه های رپیدماینر(Rapid miner)

انجام پروژه داده کاوی با متلب (Matlab)
برای انجام پروژه داده کاوی باید چه کار کنم ؟

با توجه به تجربه چندین ساله موسسه همیارپروژه در انجام پروژه های داده کاوی و داشتن ده ها مجری و استاد توانمند در این حوزه، میتوانیم به شما تضمین دهیم که هرگونه پروژه بزرگ و کوچک در زمینه داده کاوی را میتوانیم برایتان انجام دهیم.کافیست یکبار امتحان کنید. در نتیجه جهت سفارش انجام پروژه های داده کاوی، باید سفارش خود را از طریق لینک های زیر ثبت نمایید و یا با شماره تماس های ذکر شده در سایت، تماس حاصل نمایید.
انجام پروژه های داده کاوی:

به دلیل اینکه اکثر پروژه های دریافتی سایت همیار پروژه، پروژه هایی با داده های حجیم هستند، ما سعی میکنیم پروژه ها را با قیمت مناسب و به همراه گزارش و آموزش به شما ارائه دهیم تا بتواند آن را یاد بگیرد و  ارائه دهد. حتی اگر شما درخواست فیلم آموزشی بدهد، برای او فیلمی آموزشی از نحوه اجرای پروژه داده کاوی ارائه خواهیم داد.

انجام تحلیل داده پروژه پایانی از طریق داده کاوی:

انجام تحلیل داده پروژه پایانی داده کاوی از جمله مهمترین وظایف دانشجویان در مقاطع تحصیلات تکمیلی می باشد. گروه همیارپروژه با داشتن متخصصین و اساتیدی مجرب در زمینه انجام تحلیل داده پروژه پایانی داده کاوی ، از ابتدای شروع کار ، همراه شما عزیزان می باشد.
چرا پروژه داده کاوی خود را به همیارپروژه بسپاریم ؟
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.comه با داشتن تجربه ای ۸ ساله در انجام پروژه های داده کاوی و داشتن متخصصینی از بهترین دانشگاه های کشور و انجام صدها پروژه کوچک و بزرگ شرکتی مطمئن ترین گزینه برای انجام پروژه داده کاوی شما عزیزان می باشد. یکبار ما را امتحان کنید!
زمان و کیفیت انجام پروژه داده کاوی به چه صورت خواهد بود؟

انجام پروژه های داده کاوی در همیارپروژه طبق زمان درخواستی مشتری تنظیم میگردد، اما سعی می شود که در کمترین زمان ممکن تحویل داده شود.

کیفیت در انجام پروژه های داده کاوی از اصلی ترین اهداف گروه همیار پروژه می باشد. بالاترین کیفیت در پروژه همواره هدف همیارپروژه بوده است.
مراحل انجام پروژه های داده کاوی در همیارپروژه به چه صورت خواهد بود؟

    ارسال پروژه داده کاوی برای ما توسط مسیرهای ذکر شده در سایت.
    ارسال پروژه شما توسط ما برای مجریان مرتبط با پروژه.
    پیشنهاد و تعیین بهترین قیمت و زمان .
    درصورت موافقت شما اخذ نصف هزینه ابتدای کار از شما.
انجام پروژه های داده کاوی در نرم افزار های مختلف مانند متلب ، رپیدمایندر ، spss  و…
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
که همگی به تخصص بالایی نیاز دارند که اوج دانش با بالاترین کیفیت ممکن توسط متخصصان مجربش این خدمات را ارائه می دهد.

داده کاوی در متلب و داده کاوی در پایگاه داده های مختلف با زبان های برنامه نویسی در این زمینه خواستار بسیار زیادی دارد از این رو اوج دانش داده کاوی در متلب و داده کاوی با زبان های برنامه نویسی را همیشه در کمترین زمان ممکن و بالاترین کیفیت و کمترین هزینه ی ممکن انجام می دهد.
انجام پروژه داده کاوی
دیتا ماینینگ یا داده کاوی

داده کاوی یک نوعی از علم است که در چند سال گذشته پیشرفته بسیار چشمگیر داشته و مورد توجه همه ی سازمان ها قرار گرفت.

داده کاوی در کاربردهای متفاوتی برای مکان های مختلفی استفاده می شود. بیشتر از داده کاوی در زمینه های بازاریابی و خرید و فروش استفاده می شود که کمک بسیار مفیدی می کند.

در اوج دانش دپارتمانی از افرار ماهر در زمینه ی انجام پروژه داده کاوی داریم که همگی در این زمینه به خوبی فعالبت می کنند و تجریه های فراوانی دارند.
برخی زمینه های داده کاوی:

اوج دانش آماده پذیرش سفارشات زیر در این زمینه ها می باشد (همچنین هر گونه سفارش جدید):

    انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر rapidminer
    انجام پروژه داده کاوی با پایتون
    انجام پروژه داده کاوی با متلب
    انجام پروژه داده کاوی
    انجام داده کاوی
     پروژه داده کاوی در پزشکی
    پروژه داده کاوی با وکا weka
    پروژه داده کاوی با کلمنتاین
    داده کاوی در شبکه های اجتماعی
    داده کاوی در بانکداری
    داده کاوی در تجارت الکترونیک
    پروژه داده کاوی در بورس
    داده کاوی در big data
    داده کاوی در r
    داده کاوی در spss
    داده کاوی sql server
    داده کاوی در دیتابیس ها
    هرگونه پروژه داده کاوی

همچنین اگر سفارش برنامه نویسی نیز داردی می توانید به لینک انجام پروژه برنامه نویسی مراجعه فرمایید.


انجام پروژه داده کاوی (Data Mining) توسط متخصصین یک دو سه پروژه

آموزش داده کاوی با نرم افزارهای مختلف، مشاوره موسسات بانکداری، بیمه و شرکتهای خصوصی در زمینه داده کاوی

    انجام پروژه داده کاوی شرکتها و موسسات بزرگ
    استخراج اطلاعات نهان یا الگوها از بانکهای اطلاعاتی
    انجام پروژه داده کاوی با پایتون
    انجام پروژه Data Mining
    انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر

    آموزش داده کاوری با نرم افزارهای مختلف بصورت آنلاین
    بهره گیری از جدیدترین متد داده کاوی
    انجام پروژه داده کاوی با متلب
    انجام پروژه داده کاوی با وکا
    سفارش انجام پروژه داده کاوی با SPSS

    مشاوره و انجام خدمات داده کاوری موسسات بانکداری، بیمه
    انجام پروژه داده کاوی با R
    انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارهای مختلف
    شبیه سازی مقاله داده کاوی

74+09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

پروژه آموزشی داده کاوی
برای مشاهده نمونه پروژه های انجام شده داده کاوی و اطمینان از کیفیت پروژه ها، صفحه پروژه های انجام شده داده کاوی در انتهای همین صفحه را ببینید.

امکان تهیه فایل راهنما بصورت گزارش کار و فیلم از نحوه انجام پروژه

امکان ارائه فایل های نرم افزاری متلب و سایر نرم افزارها
16/7

پشتیبانی 7 روز هفته و روزانه 16 ساعت توسط سامانه آنلاین و خطوط تلفنی

انجام پروژه داده کاوی
سفارش پروژه داده کاوی
آخرین پروژه های داده کاوی انجام شده توسط متخصصان

    پروژه شبیه سازی بار 24 ساعته ترانسفورماتور شبکه توزیع برق با و بدون بدون منبع تولید پراکنده با متلب
    پروژه پردازش تصویر اعمال تعدادی از کرنلهای معروف بر روی یک تصویر با متلب
    پروژه آموزشی حذف نویز به کمک فیلتر های FIR و فیلتر تک اکو با متلب

    پروژه داده کاوی طبق بندی کشمش با 2 الگوریتم KNN و SVM با متلب + دیتاست
    شبیه سازی آموزشی پردازش و دسته بندی صدای قلب با متلب
    پروژه آموزشی شبیه سازی موتور القایی بدون بار با مرجع abc در متلب
    پروژه آموزشی پیاده سازی الگوریتم خوشه بندی k-means بصورت iterative با متلب

    شبیه سازی آموزشی مقاله کنترلر قوی یکپارچه برای دنبال کردن مسیر خودرو با متلب
    پروژه آموزشی دسته بندی بردارهای حرکت بدست آمده از یک ویدیوی کوتاه با متلب
    شبیه سازی آموزشی اینورتر فشرده سه فاز چند سطحی سیستم فتوولتائیک توان کم با متلب
    شبیه سازی آموزشی مقاله مدل سازی جنبشی واکنش های ترک حرارتی با متلب

    پروژه آموزشی بدست آوردن ضریب شکل بین دو دیسک هم محور و موازی با روش مونت کارلو با متلب
    پروژه آموزشی بدست آوردن ضریب شکل بین دو دیسک هم محور و موازی با روش مونت کارلو با متلب
    ۱۵۰,۰۰۰ تومان ۳۷,۰۰۰ تومان حراج!
    افزودن به سبد خرید
    نمایش جزئیات
    شبیه سازی آموزشی مقاله جداسازی سیگنال های رادار و الگوریتم های شناسایی PRF با متلب
    شبیه سازی آموزشی مقاله جداسازی سیگنال های رادار و الگوریتم های شناسایی PRF با متلب
    ۴۵۰,۰۰۰ تومان ۱۴۹,۰۰۰ تومان حراج!
    افزودن به سبد خرید
    نمایش جزئیات
    پروژه آموزشی آشنایی با کپستروم ( Cepstrum ) با متلب
    پروژه آموزشی آشنایی با کپستروم ( Cepstrum ) با متلب
    ۱۲۰,۰۰۰ تومان ۳۹,۹۰۰ تومان حراج!
    افزودن به سبد خرید
    نمایش جزئیات
    پروژه آموزشی تحلیل فرکانسی سیگنال های مغزی با متلب
    پروژه آموزشی تحلیل فرکانسی سیگنال های مغزی با متلب
    ۱۲۰,۰۰۰ تومان ۳۹,۹۰۰ تومان حراج!
    افزودن به سبد خرید
    نمایش جزئیات
    پروژه آموزشی فشرده سازی تصویر با استفاده از تبدیل فوریه دو بعدی با متلب
    پروژه آموزشی فشرده سازی تصویر با استفاده از تبدیل فوریه دو بعدی با متلب
    ۱۲۰,۰۰۰ تومان ۳۹,۹۰۰ تومان حراج!
    افزودن به سبد خرید
    نمایش جزئیات

    پروژه آموزشی تشخیص صوت DTMF - (Dual Tone Multi-Frequency) با متلب
    پروژه آموزشی رسم نمودار جریان برای چند قطبی های متفاوت با متلب
    پروژه آموزشی تبدیل فوریه زمان کوتاه و تبدیل موجک با متلب
    شبیه سازی آموزشی ردیابی چند فرضیه ربات زمینی بدون سرنشین با متلب
    پروژه آموزشی شبیه سازی ترانس تک فاز دور 1:3 و ولتاژ نامی 100 ولت با متلب

    پروژه آموزشی راه اندازی سیستم تبدیل انرژی باد با soft starter با متلب
    شبیه سازی آموزشی مقاله بازیابی سیستم توزیع با منابع تجدیدپذیر برای بهبود قابلیت اطمینان در شرایط عدم قطعیت سیستم با متلب
    پروژه آموزشی طراحی لینک DC با ولتاز 400 ولت و تغذیه کننده اینورتر سه فاز با متلب
    پروژه آموزشی طراحی مدار کنترلر pid برای مدار اینورتر با متلب
    پروژه آموزشی شبیه‌سازی موتور القایی 50 اسب بخار به ازای شرایط مختلف با متلب

قبلی
بعدی
مشاهده همه پروژه های داده کاوی انجام شده
برخی از سوالات متداول پروژه داده کاوی
تعرفه انجام پروژه داده کاوی چقدر است؟
انجام پروژه داده کاوی

انجام پروژه داده کاوی در هر رشته ای و تخصصی نیاز عمومی می باشد زیرا پردازش داده هاست که نتایج را به دست انسان می رساند تا باعث رشد و پیروزی او شود.

پروژه های داده کاوی در نرم افزار های مختلف مانند متلب ، رپیدمایندر ، spss  و…  انجام می گیرد که همگی به تخصص بالایی نیاز دارند که پروژه سرا با بالاترین کیفیت ممکن توسط متخصصان مجربش این خدمات را ارائه می دهد.

داده کاوی در متلب و داده کاوی در پایگاه داده های مختلف با زبان های برنامه نویسی در این زمینه خواستار بسیار زیادی دارد از این رو پروژه سرا داده کاوی در متلب و داده کاوی با زبان های برنامه نویسی را همیشه با کمترین زمان و هزینه ممکن و بالاترین کیفیت انجام می دهد.09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
ثبت سفارش با تلگرام   
ثبت سفارش با واتساپ   
ثبت سفارش با سروش   
ثبت سفارش با فرم سایت   
انجام پروژه داده کاوی
تعریف داده کاوی

با توجه به گسترش کاربردهای داده کاوی برای شرکت ها در زمینه بازاریابی و تحلیل رفتار مشتریان، علم داده کاوی (Data Mining) مورد توجه بسیاری از سازمان ها قرار گرفته است.

یک کمپانی تجاری انبوهی از داده ها را در زمینه خدمات و کالاهای فروخته شده به مشتریان خود را، نگهداری می نماید. با هرچه گسترده تر شدن این داده ها تحلیل و استخراج اطلاعات مفید از این حجم عظیم از داده دچار مشکل خواهد شد. در واقع علم داده کاوی همانند استخراج اطلاعات ارزشمند در یک معدن منابع گرانبها می باشد.

از طرفی سازمان ها برای برنامه ریزی و تنظیم استراتژی های بازاریابی و مارکتینگ نیاز به استخراج اطلاعات از داده های قبلی و تحلیل رفتار مشتریان خود در گذشته و آینده دارند.

با استفاده از داده کاوی می توان رفتار مشتریان را تحلیل نمود و اطلاعات مفیدی را از میان انبوهی از اطلاعات استخراج نمود. با استفاده از علم داده کاوی می توان الگوهای پنهان رفتاری مشتریان را خارج نمود و پیش بینی هایی را برای آینده ارائه داد.  
انجام پروژه داده کاوی
برخی زمینه های داده کاوی

پروژه سرا آماده پذیرش سفارشات زیر در این زمینه می باشد (همچنین سفارش جدید شما متقاضیان گرامی در زمینه داده کاوی):

    انجام پروژه داده کاوی با متلب
    انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر
    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 IBM SPSS Modeler
    انجام پروزه داده کاوی باOrange Data Mining
    انجام پروژه یادگیری ماشین و داده کاوی با Tanagra
    انجام پروژه داده کاوی با پایتون و …

 
چگونه پروژه داده کاوی خود را انجام دهیم؟

برای انجام پروژه داده کاوی؛ پروژه سرا دو پیشنهاد برایتان دارد: اول اینکه می توانید وارد لینک آموزش داده کاوی شوید و آموزش مربوطه را ببینید و پروژه مورد نظرتان را انجام دهید. راه دوم اینکه: سفارش انجام پروژه داده کاوی خود را به کارشناسان پروژه سرا ارسال نمایید؛ کارشناسان، پروژه داده کاوی شما را بررسی می نمایند و سپس مشاوره لازم جهت انجام پروژه داده کاوی را خدمتتان ارائه می نمایند؛ انجام پروژه داده کاوی در پروژه سرا بابالاترین کیفیت و مناسبترین قیمت انجام می پذیرد.
هزینه سفارش انجام پروژه داده کاوی چقدر می باشد?

انجام پروژه داده کاوی توسط مجریان مجرب پروژه سرا انجام می پذیرد، هزینه انجام پروژه داده کاوی با توجه به حجم مورد نظر و مدت زمان صرف شده و زمان تحویل درخواستی پروژه داده کاوی متفاوت می باشد. برای اطلاع از هزینه می توانید پروژه داده کاوی خود را از روش های ذکر شده به کارشناسان ارسال نمایید؛کارشناسان اعلام هزینه می نمایند.

آموزش داده کاوی
خدمات دیگر پروژه سرا:

    انجام پروژه پایتون python
    انجام پروژه متلب
    انجام پروژه های هوش مصنوعی
    انجام پروژه Spss ، تحلیل آماری
    انجام پروژه شبکه عصبی
    انجام پروژه انسیس ANSYS
انجام پروژه های داده کاوی
تعریف داده کاوی
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
با توجه به گسترش کاربردهای داده کاوی برای شرکت‌ها در زمینه بازاریابی و تحلیل رفتار مشتریان، علم داده کاوی (Data Mining) مورد توجه بسیاری از سازمان ها قرار گرفته است. یک کمپانی تجاری انبوهی از داده ها را در زمینه خدمات و کالاهای فروخته شده به مشتریان خود را نگهداری می نماید. با هرچه گسترده تر شدن این داده ها تحلیل و استخراج اطلاعات مفید از این حجم عظیم از داده دچار مشکل خواهد شد. در واقع علم داده کاوی همانند استخراج اطلاعات ارزشمند در یک معدن منابع گرانبها می باشد.
انجام پروژه داده کاوی

هم اکنون علم داده کاوی یا دیتاماینینگ (Data Mining) در بسیاری از حوزه‌های تحلیل داده و بازار کاربرد دارد. انجام پروژه داده کاوی نیاز به مهارت برنامه نویسی در زبان های برنامه نویسی متلب، پایتون و R دارد. علاوه بر این‌ها نرم افزارهای مختلفی نظیر: وکا (Weka)، اس پی اس اس (SPSS)، کلمنتاین، رپید ماینر برای حل مسائل مختلف داده کاوی با قابلیت‌های متفاوت منتشر شده است. کار کردن با بسیاری از این برنامه ها لازمه انجام پروژه داده کاوی برای متخصصان و پژوهشگران داده می‌باشد اما بدلیل پیچیدگی این نر م افزارها یادگیری این نرم افزارها برای بسیاری از افراد دشوار و زمانبر است.

تیم سایت چند ضلعی با داشتن متخصصان ممتاز در تمامی حوزه‌های تخصصی و زبان‌های برنامه نویسی آمادگی دارد تا انجام پروژه های داده کاوی شما عزیزان را به عهده گیرد. کافی است از طریق فرم سفارش پروژه، درخواست انجام پروژه داده کاوی خود را برای ما ارسال نمائید. کارشناسان ما با بررسی درخواست شما و مستندات ارسالی نظیرمقاله و نیازمندیهای پروژه داده کاوی شما بهترین رهیافت را برای حل مسئله شما ارائه دهند و درصورت امکان پیشنهاداتی را برای استفاده از روش‌های ابتکاری برای حل مسئله به شما ارائه خواهند داد . سفارش داده کاوی خود را ثبت کنید و از کارشناسان ما مشاوره بگیرید.

 

سفارش پروژه داده کاوی
 

 
خدمات چند ضلعی در زمینه انجام پروژه داده کاوی
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارهای مختلف
انجام پروژه تخصصی و صنعتی Data Mining
انجام پروژه داده کاوی با یایتون
شبیه سازی مقاله داده کاوی
انجام پروژه داده کاوی با نرم افزارهای مختلف

    انجام پروژه داده کاوی با متلب
    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 IBM SPSS Modeler
    انجام پروژه داده کاوی باOrange Data Mining
    Tanagraانجام پروژه یادگیری ماشین و داده کاوی با
    انجام پروژه داده کاوی با پایتون
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
پرسش‌های متداول درباره انجام پروژه های داده کاوی
ی موجود(30 مورد)
نمایش پروژه ها با جزئیات | نمایش لیستی همه پروژه ها
پباده سازی روشی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک برای ارش دهی ویژگی ها جهت سیستم های بازیابی تصاویر را matlab (پردازش تصویر - ارشد)

در لینک دانلود فایل اجرایی پروژه، مقاله ای که با متلب پیاده سازی شده است را دانلود کنید.

این پروژه " روشی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک برای ارش دهی ویژگی ها جهت سیستم های بازیابی تصاویر " را با مت ...
42,000 تومان
پروژه مدار عملیات حسابی (VHDL)

در این پروژه که با استفاده از 29,800 تومان
داکیومنت آموزش مدل سازی داده ها در rapidminer

در این داکیومنت بصورت مرحله به مرحله و همچنین به صورت تصوری یک پروژه عملی مدل سازی شده است. این داکیومنت به مدل سازی داده های مربوط به تشخیص بیماریهای سرطانی با استفاده از الگوریتم های مدل سازی طبقه بندی d ...
39,500 تومان
پیش بینی بقای سرطان روده بزرگ بااستفاده از data mining در دیتاهای SEER با نرم افزار داده کاوی knime

دراین مقاله داده های مربوط به سرطان روده بزرگ که از SEERدر دسترس است را آنالیز میکنیم. هدف این مقاله توسعه دقت مدل های پیش بینی بقای سرطان روده بزرگ است. در مراحل preproccesingکه به دقت انجام می شود صفاتی در دو مرحله حذف می شوند ، در مرحله اول صفات به 58می رسند و در مرحله دوم به صفت13 ) رویsynthetic minority over-sampling technique( smote می رسند. و بعد از آن هم ...
45,500 تومان
تشخیص سرطان با استفاده از نمونه برداری طبقه بندی متوازن با rapidminer

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

98,000 تومان
پروژه خوشه بندی کاربران با وکا با استفاده از k-means - Weka

این پروژه بروی دیتاست مربوط به کاربران که شامل 6040 رکورد کاربر است. عملیات خوشه بندی با استفاده از الگوریتم k-means انجام می دهد. روش کار بدین صورت است که ابتدا داده های مربوط به کاربران را به نرم افزار دا ...
27,800 تومان
پروژه خوشه بندی کاربران با رپید ماینر با استفاده از k-means - Rapid miner

این پروژه بروی دیتاست مربوط به کاربران که شامل 6040 رکورد کاربر است. عملیات خوشه بندی با استفاده از الگوریتم k-means انجام می دهد. روش کار بدین صورت است که ابتدا داده های مربوط به کاربران را به نرم افزار دا ...
28,900 تومان
پیش بینی بار مصرفی برق با شبکه عصبی در رپیدماینر - Rapid miner

در این پروژه که با نرم افزار رپید ماینر نسخه 5 تهیه شده است، عملیات پیش بینی بار مصرفی برق با استفاده از شبکه عصبی انجام شده است. ورودی مسئله دیتاست بار مصرفی مربوط به یک سال بوده و عملیات پیش بینی با استفاده از روش شبکه عصبی صورت گرفته و در نهایت بار مصرفی مربوط به یک ساعت، یک روز یا یک هفته پیش بینی شده و در قالب یک فایل اکسل همراه با عدد ...
48,200 تومان
پیش بینی بار مصرفی برق با ماشین بردار پشتیبان(SVM) در رپیدماینر - Rapid miner

در این پروژه که با نرم افزار رپید ماینر نسخه 5 تهیه شده است، عملیات پیش بینی بار مصرفی برق با استفاده از ماشین بردار پشتیبان(SVM) انجام شده است. ورودی مسئله دیتاست بار مصرفی مربوط به یک سال بوده و عملیات پیش ...
47,000 تومان
پیش بینی بار مصرفی برق با شبکه عصبی MLP در رپیدماینر - Rapid miner
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
در این پروژه که با نرم افزار رپید ماینر نسخه 5 تهیه شده است، عملیات پیش بینی بار مصرفی برق با استفاده از شبکه عصبی MLP انجام شده است. ورودی مسئله دیتاست بار مصرفی مربوط به یک سال بوده و عملیات پیش بینی با اس ...
46,000 تومان
پیش بینی بار مصرفی برق با درخت تصمیم در رپیدماینر - Rapid miner

در این پروژه که با نرم افزار رپید ماینر نسخه 5 تهیه شده است، عملیات پیش بینی بار مصرفی برق با استفاده از درخت تصمیم انجام شده است. ورودی مسئله دیتاست بار مصرفی مربوط به یک سال بوده و عملیات پیش بینی با استفاده از روش درخت تصمیم صورت گرفته و در نهایت بار مصرفی مربوط به یک ساعت، یک روز یا یک هفته پیش بینی شده و در قالب یک فایل اکسل همراه با عد ...
42,500 تومان
پیاده سازی کشف تقلب در سیستم بانکداری الکترونیک با رپیدماینر – شبیه سازی مقاله isi سال 2014

این پروژه که با نرم افزار داده کاوی rapidminer انجام شده است، بسیار کاربردی و مورد استفاده در مقاطع مختلف می باشد. در پروژه کشف تقلب در سیستم بانکداری الکترونیک از یک دیتاست معتبر که مربوط به تراکنش های بان ...
78,500 تومان
پروژه خوشه بندی بار مصرفی با وکا با استفاده از k-means - Weka

این پروژه بروی دیتاست مربوط به بار مصرفی که شامل 365 روز از سال است. عملیات خوشه بندی با استفاده از الگوریتم k-means انجام می دهد. روش کار بدین صورت است که ابتدا داده های مربوط به بار مصرفی را به نرم افزار ...
32,100 تومان
پیاده سازی شناسایی بیماری دیابت نوع 2 با الگوریتم SVM با زبان متلب – matlab

این پروژه که با استفاده از زبان برنامه نویسی متلب 2013 نسخه a انجام شده است شناسایی بیماری دیابت نوع 2 با استفاده از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان یا SVM
43,200 تومان
شبیه سازی Spell Checker با استفاده از روشهای متن کاوی

هدف اصلی این پروژه که با زبان برنامه نویسی سی شارپ تهیه شده است این است که یک دیتاست بزرگ حاوی جملات درست و غلط هم از لحاظ معنایی و هم از لحاظ املایی را دریافت میکند، کلیه کلمات اضافه، کلمات غلط و کلمات درست را شناسایی کرده و بررسی می کند که کدام کلمات غلط املایی و معنایی دارند و معادل درست آنها را پیش بینی کرده و پیشنهاد میکند. این عملیات ب ...
44,500 تومان
پیش بینی بار مصرفی برق بروی داده های خوشه بندی شده با الگوریتم ARIMA در نرم افزار SPSS

در این پروژه که با نرم افزار SPSS آماری تهیه شده است، عملیات پیش بینی بار مصرفی برق با استفاده از الگوریتم ARIMA
43,200 تومان
پروژه خوشه بندی بروی متون مربوط به بیماری ها با استفاده از k-means – C#

این پروژه به که با زبان برنامه نویسی سی شارپ تهیه شده است یک دیتاست مربوط به متون بیماری و مجموعه لغات مربوطه که بیش از 1 میلیون نمونه است را در قالب داده های آزمایشی و داده های آموزشی دریافت کرده و با استفاده از الگوریتم خوشه بندی k-means 42,600 تومان
پیاده سازی پروژه TextMining- تعیین وابستگی قیدی به اسم یا فعل با استفاده از الگوریتم نایو بیز – C#
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
هدف اصلی این پژوهش پیشبینی وابستگی قیدی به اسم یا فعل با استفاده از الگوریتم نایو بیز میباشد. در واقع کار اصلی که قرار است در این پروژه انجام شود این است که حرف اضافه و اسمی که در هر نمونه از داده ها وجود دارد به فعل بر میگردد یا اسم. این پروژه با استفاده از زبان برنامه نویسی سی شارپ مدل سازی شده است.

48,900 تومان
پیش بینی بار مصرفی برق با ترکیب الگوریتم ARIME در نرم افزار SPSS

در این پروژه که با نرم افزار SPSS آماری تهیه شده است، عملیات پیش بینی بار مصرفی برق با استفاده از الگوریتم ARIME
42,550 تومان
شناسایی تراکنش های موفق و ناموفق در دستگاههای خودپرداز با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی MLP در Matlab

در این پروژه که با زبان برنامه نویسی متلب نوشته شده است با استفاده از الگوریتم MLP که یکی از مهمترین الگوریتم های شبکه عصبی است تراکنش های موفق و نا موفق مشتریان را شناسایی کرده و میزان دقت و خطا را بر می گرد ...
42,800 تومان
شناسایی تراکنش های موفق و ناموفق در دستگاههای خودپرداز با استفاده از الگوریتم شبکه عصبی MLP در Rapidminer

در این پروژه که با زبان برنامه نویسی رپیدماینر نوشته شده است با استفاده از الگوریتم MLP که یکی از مهمترین الگوریتم های شبکه عصبی است تراکنش های موفق و نا موفق مشتریان را شناسایی کرده و میزان دقت و خطا را بر م ...
43,500 تومان
شناسایی تراکنش های موفق و ناموفق در دستگاههای خودپرداز با استفاده از الگوریتم زنبور عسل مصنوعی در Matlab

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

پس ...
45,200 تومان
طبقه بندی الگوی تصویر با الگوریتم KNN در رپیدماینر - Rapid miner

در این پروژه که با نرم افزار رپید ماینر نسخه 5 تهیه شده است، عملیات طبقه بندی الگوی تصویر  با استفاده از KNN انجام شده است. ورودی مسئله دیتاست الگوهای تصاویر  بوده و عملیات طبقه بندی با استفاده از رو ...
45,200 تومان
خوشه بندی الگوی تصویر با الگوریتم K-MEANS در رپیدماینر - Rapid miner

در این پروژه که با نرم افزار رپید ماینر نسخه 5 تهیه شده است، عملیات خوشه بندی الگوی تصویر  با استفاده از K-MEANS انجام شده است. ورودی مسئله دیتاست الگوهای تصاویر  بوده و عملیات خوشه بندی با استفاده ا ...
32,500 تومان
استخراچ قوانین از الگوی تصویر با الگوریتم FP-GROWTH در رپیدماینر - Rapid miner

در این پروژه که با نرم افزار رپید ماینر نسخه 5 تهیه شده است، عملیات استخراچ قوانین از الگوی تصویر  با استفاده از FP-GROWTH انجام شده است. ورودی مسئله دیتاست الگوهای تصاویر  بوده و عملیات استخراچ قوا ...
35,800 تومان
طبقه بندی الگوی تصویر با الگوریتم درخت تصمیم در رپیدماینر - Rapid miner

در این پروژه که با نرم افزار رپید ماینر نسخه 5 تهیه شده است، عملیات طبقه بندی الگوی تصویر  با استفاده از درخت تصمیم انجام شده است. ورودی مسئله دیتاست الگوهای تصاویر  بوده و عملیات طبقه بندی با استفاده از روش درخت تصمیم صورت گرفته و در نهایت الگوهای تصاویر  مربوطه طبقه بندی شده و در قالب یک فایل اکسل همراه با عدد طبقه بندی شده به خروجی ارسال م ...
41,500 تومان
داکیومنت کامل در مورد نرم افزار داداکاوی SPSS Modeler 14.2
این پروژه شامل داکیومنت کاملی در خصوص نرم افزار SPSS Modeler 14.2 و در قالب فایل word,pdf,powerpoint جهت ارائه به استاد میباشد . این پروژه همچنین شامل یک فایل پاور پونت بسیار کاربردی و مطابق با استاندارد شیوه ارائه مطالب مباشد .
در این پروژه داکیومنت کاملی از امکانات موجود در نرم افزار spss modeler همراه با تصاویر , تاریخچه SPSS و IBM SPSS Modeler, IBM SPSS Modeler, نسخه های IBM SPSS Modeler, پلت فرم، سیستم عامل، سخت افزار و نرم افز ...
32,500 تومان
داکیومنت نر افزار داده کاوی در weka
35,200 تومان
پیش بینی طبقات بیماری با استفاده از دیتا ست ژن ها با rapidminer
37,000 تومان
پیش بینی طبقات بیماری با استفاده از دیتا ست ژن ها با weka
پروژه پیش بینی طبقات بیماری با استفاده از دیتا ست ژن ها با weka شامل انواع مدل سازی بر اساس الگوریتم های j48 , naivebayes, decision tree, IB! , IB2 , IB3 میباشد. داکومنت و مدل های تولید شده نیز پس از خرید در اختیارتان قرار داده میشود .
33,500
جام پروژه داده کاوی – انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر – انجام پروژه داده کاوی با متلب
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 
یادگیری ماشین و داده‌کاوی :

یادگیری ماشین یکی از روش‌های مهم الگو و دانش از داده‌ها است. این علم با توجه به ابزارهایی که در اختیار دارد، در کشف دانش بسیار توانمند عمل می‌کند. با توجه به گسترش روزافزون حجم داده‌ها و محدودیت ابزارهای یادگیری ماشین، علم داده‌کاوی به وجود آمد، که اساس آن یادگیری ماشین است اما الگوریتم‌ها و ابزارهای پیشرفته تری جهت مدیریت داده‌های عظیم در اختیار دارد. داده‌کاوی و یادگیری ماشین شامل ابزارهایی برای طبقه‌بندی ، رگرسیون و غیره هستند.

می‌توان گفت یادگیری ماشین و داده‌کاوی بسیار در هم گره خوردند. اساس کارشان یکسان اما حجم داده‌های مورد استفاده متفاوت می‌باشد.

مراحل داده‎کاوی به صورت شکل زیر است:

"<yoastmark

 

کارهای زیادی در یادگیری ماشین و داده‌کاوی صورت می‌گیرند که می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

    طبقه بندی داده‌ها
    رگرسیون
    خوشه بندی
    بهینه‌سازی
    کاهش ابعاد داده‌ها
    و…

در واقع می‌توان گفت موارد ذکر شده ابزار کار فرآیندهای داده‌کاوی و یادگیری ماشین می‌باشد.

وظیفه ی اصلی داده‌کاوی، جست و جو و استخراج  دانش از منابع عظیم داده است تا اطلاعات مهمی که در حجم انبوهی از اطلاعات سطحی پنهان شده است را استخراج کند. علم داده‌کاوی، علمی نوپا بوده که روز به رو

آموزش و انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارهای rappidminer وکا و کلمنتاین

 آموزش و انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارهای rappidminer وکا و کلمنتاین
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار RapidMiner

 09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
آموزش نرم افزار کلمنتاین Clementine 12

آموزش نرم افزار کلمنتاین Clementine 12
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
آموزش  نرم افزار14 IBM SPSS Modeler

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارClementine 12

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار 14 IBM SPSS Modeler

        فرآیند داده کاوی CRISP-DM
        آشنایی با قابلیت های SPSS Modeler14.2
        فرآیند داده کاوی در SPSS Modeler14.2
    شناسایی و آماده سازی مقدماتی داده ها
        فراخوانی داده ها در محیط SPSS Modeler14.2
        بررسی مفاهیم Storage و Type و اهمیت آنها
        یکپارچه سازی داده ها (Merge and Append)
        بررسی شاخص های کیفی داده ها (Data Audit)
        مطالعه توصیفی و استنباطی داده ها در SPSS Modeler14.2
    مدل های پیش بینی کننده
        طبقه بندی با انواع درخت های تصمیم در SPSS Modeler14.2
        استفاده از درخت های رگرسیونی به منظور پیش بینی
        ساخت مدل های پیش بینی کننده با شبکه های عصبی مصنوعی
        ارزیابی مقدماتی مدلهای پیش بینی کننده

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
دانلود نرم افزار داده کاوی رپیدماینر RapidMiner

بنابر تحقیقات انجام شده نرم افزار RapidMiner یکی از پرکاربرد ترین نرم افزارهای داده کاوی طی سال های اخیر بوده است. متن باز بودن و استفاده از کتابخانه های آن برای برنامه نویسان به همراه امکان استفاده از محیط گرافیکی آن بدون استفاده از دانش برنامه نویسی باعث گشته طیف متنوعی از کاربران به سراغ این ابزار متمایل گردند. تنوع الگوریتم های آماده سازی و مدلسازی در این ابزار باعث شده تا بسیاری از پروژه های تحقیقاتی، آکادمیک و همچنین پروژه های اجرایی حداقل بخشی از روند پیاده سازی مدل ها را در این ابزار مورد آزمایش قرار دهند.

برای دانلود نرم افزار داده کاوی رپیدماینر کلیک کنید .

آموزش نرم افزار داده کاوی وکا weka

آموزش نرم افزار داده کاوی وکا Weka

 

مقدمه

  تا به امروز نرم افزارهای تجاری و آموزشی فراوانی برای داده کاوی در حوزه های مختلف داده ها به دنیای علم و فناوری عرضه شده اند. هریک از آنها با توجه به نوع اصلی داده هایی که مورد کاوش قرار میدهند، روی الگوریتمهای خاصی متمرکز شده اند. مقایسه دقیق و علمی این ابزارها باید از جنبه های متفاوت و متعددی مانند تنوع انواع و فرمت داده های ورودی، حجم ممکن برای پردازش داده ها، الگـوریتمهای پیاده سـازی شده، روشهای ارزیابی نتایج، روشهای مصـور سـازی، روشهای پیش پردازش داده ها، واسطهای کاربر پسند، پلت‌فرمهای سازگار برای اجرا،قیمت و در دسترس بودن نرم افزار صورت گیرد. از آن میان، نرم افزار Weka با داشتن امکانات بسیار گسترده،امکان مقایسه خروجی روشهای مختلف با هم، راهنمای خوب، واسط گرافیگی کارا، سازگاری با سایر برنامه های ویندوزی، و از همه مهمتر وجود کتابی بسیار جامع و مرتبط با آن [Data Mining, witten et Al. 2005 ] ، معرفی میشود.

 

1- معرفی نرم افزار Weka

میزکارWeka ، مجموع‌های از الگوریتمهای روز یادگیری ماشینی و ابزارهای پیش پردازش داده‌ها میباشد. این نرم‌افزار به گونه‌ای طراحی شده است که میتوان به سرعت، روشهای موجود را به صورت انعطافپذیری روی مجموعه‌های جدید داده، آزمایش نمود. این نرم‌افزار، پشتیبانی‌های ارزشمندی را برای کل فرآیند داده کاوی های تجربی فراهم میکند. این پشتیبانی‌ها، آماده سازی داده‌های ورودی، ارزیابی آماری چارچوبهای یادگیری و نمایش گرافیکی داده‌های ورودی و نتایج یادگیری را در بر میگیرند. همچنین، هماهنگ با دامنه وسیع الگوریتمهای یادگیری، این نرم‌افزار شامل ابزارهای متنوع پیش پردازش داده‌هاست. این جعبه ابزار متنوع و جامع، از طریق یک واسط متداول در دسترس است، به نحوی که کاربر میتواند روشهای متفاوت را در آن با یکدیگر مقایسه کند و روشهایی را که برای مسایل مدنظر مناسبتر هستند، تشخیص دهد.

نرم‌افزار Weka در دانشگاه Waikato واقع در نیوزلند توسعه یافته است و اسم آن از عبارت"Waikato Environment for knowledge Analysis" استخراج گشته است. همچنین Weka ، نام پرندهای با طبیعت جستجوگر است که پرواز نمیکند و در نیوزلند، یافت میشود. (شکل زیر)

این سیستم به زبان جاوا نوشته شده و بر اساس لیسانس عمومی و فراگیر GNU انتشار یافته است.Weka تقریباً روی هر پلت فرمی اجرا میشود و نیز تحت سیستم عاملهای لینوکس، ویندوز، و مکینتاش، و حتی روی یک منشی دیجیتالی شخصی، آزمایش شده است.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
این نرم افزار، یک واسط همگون برای بسیاری از الگوریتمهای یادگیری متفاوت، فراهم کرده است که از طریق آن روشهای پیش پردازش، پس از پردازش و ارزیابی نتایج طرح های یادگیری روی همه مجموعه های داده موجود، قابل اعمال است.

نرم افزار Weka ، پیاده سازی الگوریتمهای مختلف یادگیری را فراهم میکند و به آسانی میتوان آنها را به مجموعه های داده خود اعمال کرد.

  همچنین، این نرم افزار شامل مجموعه متنوعی از ابزارهای تبدیل مجموعه‌های داده ها، همانند الگوریتمهای گسسته سازی میباشد. در این محیط میتوان یک مجموعه داده را پیش پردازش کرد، آن را به یک طرح یادگیری وارد نمود، و دسته‌بندی حاصله و کارآیی‌اش را مورد تحلیل قرار داد.( همه این کارها، بدون نیاز به نوشتن هیچ قطعه برنامه‌ای میسر است.)

  این محیط، شامل روشهایی برای همه مسایل استاندارد داده کاوی مانند رگرسیون، رده‌بندی، خوشه‌بندی، کاوش قواعد انجمنی و انتخاب ویژگی میباشد. با در نظر گرفتن اینکه، داده‌ها بخش مکمل کار هستند، بسیاری از ابزارهای پیش پردازش داده‌ها و مصورسازی آنها فراهم گشته است. همه الگوریتم ها، ورودیهای خود را به صورت یک جدول رابطهای به فرمت ARFF دریافت میکنند. این فرمت داده‌ها، میتواند از یک فایل خوانده شده یا به وسیله یک درخواست از پایگاه دادهای تولید گردد.

یکی از راههای به کارگیری Weka ، اعمال یک روش یادگیری به یک مجموعه داده و تحلیل خروجی آن برای شناخت چیزهای بیشتری راجع به آن اطلاعات میباشد. راه دیگر استفاده از مدل یادگیری شده برای تولید پیشبینی‌هایی در مورد نمونه‌های جدید است. سومین راه، اعمال یادگیرنده‌های مختلف و مقایسه کارآیی آنها به منظور انتخاب یکی از آنها برای تخمین میباشد. روشهای یادگیری Classifier نامیده میشوند و در واسط تعاملی Weka ، میتوان هر یک از آنها را از منو انتخاب نمود. بسیاری از classifier ها پارامترهای قابل تنظیم دارند که میتوان از طریق صفحه ویژگی‌ها یا object editor به آنها دسترسی داشت. یک واحد ارزیابی مشترک، برای اندازه‌گیری کارآیی همه classifier به کار میرود.

پیاده سازیهای چارچوبهای یادگیری واقعی، منابع بسیار ارزشمندی هستند که Weka فراهم می کند. ابزارهایی که برای پیش پردازش داده‌ها استفاده میشوند Filter نامیده میشوند. همانند classifier ها، میتوان filter ها را از منوی مربوطه انتخاب کرده و آنها را با نیازمندیهای خود، سازگار نمود. در ادامه، به روش به کارگیری فیلترها اشاره میشود.

  علاوه بر موارد فوق، Weka شامل پیاده سازی الگوریتمهایی برای یادگیری قواعد انجمنی، خوشه‌بندی داده‌ها در جایی که هیچ دست‌های تعریف نشده است، و انتخاب ویژگیهای مرتبط در داده‌ها میباشد.

 

 

2- روش استفاده از Weka

جهت درک بهتر مطالب این بخش، یک پایگاه داده با فرمت (comma-separated format ) .csv به نام bank-data.csv به عنوان مثال در نظر گرفته میشود. این بانک اطلاعاتی شامل اطلاعاتی در مورد 600 فرد مختلف است که فیلدهای تشکیل دهنده آن به شرح زیر هستند:

3- واسط های Weka

شکل 1،راههای انتخاب واسط‌های مختلف Weka را نشان میدهد. آسانترین راه استفاده از Weka از طریق واسطی گرافیکی است که Explorer خوانده میشود. این واسط گرافیکی، به وسیله انتخاب منوها و پر کردن فرمهای مربوطه، دسترسی به همه امکانات را فراهم کرده است. برای مثال، میتوان به سرعت یک مجموعه داده را از یک فایل ARFF خواند و درخت تصمیم‌گیری آن را تولید نمود. اما درختهای تصمیم‌گیری یادگیرنده صرفاً ابتدای کار هستند. الگوریتمهای بسیار دیگری برای جستجو وجود دارند. واسط Explorer کمک میکند تا الگوریتمهای دیگر نیز آزمایش شوند.

 

شکل 1. Weka در وضعیت انتخاب واسط

این واسط با در اختیار گذاشتن گزینه‌ها به صورت منو، با وادار کردن کاربر به اجرای کارها با ترتیب صحیح، به وسیله خاکستری نمودن گزینه‌ها تا زمان صحیح به کارگیری آنها، و با در اختیار گذاشتن گزینه‌هایی به صورت فرمهای پرشدنی، کاربر را هدایت میکند. راهنمای ابزار مفیدی، حین عبور ماوس از روی گزینه‌ها، ظاهر شده و اعمال لازم مربوطه را شرح میدهد. پیشفرض‌های معقول قرار داده شده، کاربر را قادر میسازند تا با کمترین تلاشی، به نتیجه برسد. اما کاربر باید برای درک معنی نتایج حاصله، راجع به کارهایی که انجام میدهد، بیندیشد.

 Wekaدو واسط گرافیکی دیگر نیز دارد. واسط knowledge flow به کاربر امکان میدهد تا چنیش‌هایی برای پردازش داده‌های در جریان، طراحی کند. یک عیب پایهای Explorer نگهداری هر چیزی در حافظه اصلی آن است. (زمانی که یک مجموعه داده را باز میکنیم، Explorer ، کل آن را، در حافظ باز میکند) نشان میدهد که Explorer ، صرفاً برای مسایل با اندازه‌های کوچک تا متوسط، قابل اعمال است. با وجود بر این Weka شامل تعدادی الگوریتمهای افزایشی است که میتواند برای پردازش مجموعه های داده بسیار بزرگ مورد استفاده قرار گیرد. واسط knowledge flow امکان میدهد تا جعبه‌های نمایانگر الگوریتمهای یادگیری و منابع داده‌ها را به درون صفحه بکشیم و با اتصال آنها به یکدیگر، ترکیب و چینش دلخواه خود را بسازیم. این واسط اجازه میدهد تا جریان دادهای از مؤلفه‌های به هم متصل که بیانگر منابع داده، ابزارهای پیش پردازش، روشهای ارزیابی و واحدهای مصوّر سازی هستند تعریف شود. اگر فیلترها و الگوریتمهای یادگیری، قابلیت یادگیری افزایشی را داشته باشند، داده‌ها به صورت افزایشی بار شده و پردازش خواهند شد.

  سومین واسط Weka ، که Experimenter خوانده میشود، کمک میکند تا به این سؤال عملی و پایهای کاربر حین استفاده از تکنیکهای رده‌بندی و رگرسیون، پاسخ دهد: «چه روشها و پارامترهایی برای مسأله داده شده، بهتر عمل میکنند؟ »

  عموماً راهی برای پاسخگویی مقدماتی به این سؤال وجود ندارد و یکی از دلایل توسعهWeka ، فراهم نمودن محیطی است که کاربران Weka را قادر به مقایسه تکنیکهای گوناگون یادگیری بنماید. این کار، میتواند به صورت تعاملی در Explorer انجام شود. با این وجود، Experimenter با ساده کردن اجرای رده‌بندی کننده‌ها و فیلترها با پارامترهای گوناگون روی تعدادی از مجموعه‌های داده، جمع‌آوری آمار کارآیی و انجام آزمایـشهای معنا، پردازش را خودکار میکند. کـاربرهای پیشرفته، میتوانند از Experimenter برای توزیع بار محاسباتی بین چندین ماشین، استفاده کنند. در این روش، میتوان آزمایشهای آماری بزرگی را راه‌اندازی نموده و آنها را برای اجرا، رها نمود.

  ورای این واسطهای تعاملی، عملکرد پایهای Weka قرار دارد. توابع پایهای Weka ، از طریق خط فرمانهای متنی قابل دسترسی هستند. زمانی که Weka ، فعال میشود، امکان انتخاب بین چهار واسط کاربری وجود داردExplorer ، knowledge ،Experimenter و واسط خط فرمان. اکثر کاربران، حداقل در ابتدای کار Explorer را به عنوان واسط کاربری انتخاب میکنند.

 

3-1 واسط Explorer
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
واسط گرافیکی اصلی برای کاربران، Explorer است که امکان دسترسی به همه امکانات Weka را از طریق انتخاب منوها و پر کردن فرمها فراهم میآورد. شکل 2،نمای Explorer را نشان میدهد. در این واسط، شش پانل مختلف وجود دارد که از طریق نوار بالای صفحه قابل انتخاب هستند و با وظایف داده کاوی پشتیبانی شده توسط Weka متناظر میباشند.

شکل 2. واسط گرافیکیExplorer

به طور خلاصه، کارکرد تمام گزینه ها به شرح ذیل است

    Preprocess: انتخاب مجموعه داده و اصلاح آن از راههای گوناگون
     Classify: آموزش برنامه‌های یادگیری که رده‌بندی یا رگرسیون انجام میدهند و ارزیابی آنها
     Cluster: یادگیری خوشه‌ها برای مجموعه های داده
     Associate: یادگیری قواعد انجمنی برای داده‌ها و ارزیابی آنها
     Select attributes: انتخاب مرتبط‌ترین جنبه ها در مجموعه های داده
     Visualize: مشاهده نمودارهای مختلف دوبعدی داده‌ها و تعامل با آنها

در بخشهای بعدی به تشریح گزینه‌های مذکور و بیان جزئیات کار با هرکدام خواهم پرداخت.

Weka Explorer امکان رده بندی دارد، چنانچه به کاربران اجازه میدهد به صورت تعاملی اقدام به ساخت درخت تصمیم‌گیری کنند. Wekaنمودار پراکندگی داده‌ها را نسبت به دو ویژگی انتخاب شده، فراهم میآورد. وقتی زوج ویژگی‌ای که رده‌ها را به خوبی جدا میکند، پیدا شد، امکان ایجاد دو شاخه با کشیدن چند ضلعی اطراف نقاط داده‌ها بر نمودار پراکندگی وجود دارد.

هر نوار، دسترسی به دامنه کاملی از امکانات را فراهم میکند. در پایین هر پانل، جعبه status و دکمه log قرار دارد. جعبه status پیغامهایی است که نشان میدهد چه عملیاتی در حال انجام داده شدن است. مثلاً اگر Explores مشغول خواندن یک فایل باشد، جعبه status آن را گزارش میدهد. کلیک راست در هر جا داخل این جعبه یک منو کوچک با دو گزینه میآورد، نمایش میزان حافظه در دسترس Weka و اجرای Java garbage collector .

لازم است توجه شود که garbage collector به طور ثابت به عنوان یک عمل پیش زمینه در هر حال اجرا میشود کلیک دکمه log ، گزارش عملکرد متنی کارهایی که Weka تاکنون در این بخش انجام داده است با برچسب زمانی ارایه میکند.

زمانیکه Weka در حال عملیات است، پرنده کوچکی که در پایین سمت راست پنجره است، بالا و پایین میپرد. عدد پشت × نشان میدهد که به طور همزمان چند عملیات در حال انجام است. اگر پرنده بایستد در حالیکه حرکت نمیکند، او مریض است! اشتباه رخ داده است و باید Explorer از نو اجرا شود.

 

3-1-1 Preprocess

الف- خواندن و فیلتر کردن فایلها

  در بالای پانل Preprocess در شکل 2، دکمه‌هایی برای باز کردن فایل، URL ها و پایگاه های داده وجود دارد. با کلیک بر روی دکمه open File، در ابتدا تنها فایلهای با پسوند arff در browser فایل نمایش داده میشود. برای دیدن سایر فایلها یاید گزینه Format در جعبه انتخاب فایل تغییر داده شود.

شکل 3. باز کردن فایل

در بخشهای بعدی به تشریح گزینه‌های مذکور و بیان جزئیات کار با هرکدام خواهم پرداخت.

Weka Explorer امکان رده بندی دارد، چنانچه به کاربران اجازه میدهد به صورت تعاملی اقدام به ساخت درخت تصمیم‌گیری کنند. Wekaنمودار پراکندگی داده‌ها را نسبت به دو ویژگی انتخاب شده، فراهم میآورد. وقتی زوج ویژگی‌ای که رده‌ها را به خوبی جدا میکند، پیدا شد، امکان ایجاد دو شاخه با کشیدن چند ضلعی اطراف نقاط داده‌ها بر نمودار پراکندگی وجود دارد.

هر نوار، دسترسی به دامنه کاملی از امکانات را فراهم میکند. در پایین هر پانل، جعبه status و دکمه log قرار دارد. جعبه status پیغامهایی است که نشان میدهد چه عملیاتی در حال انجام داده شدن است. مثلاً اگر Explores مشغول خواندن یک فایل باشد، جعبه status آن را گزارش میدهد. کلیک راست در هر جا داخل این جعبه یک منو کوچک با دو گزینه میآورد، نمایش میزان حافظه در دسترس Weka و اجرای Java garbage collector .

لازم است توجه شود که garbage collector به طور ثابت به عنوان یک عمل پیش زمینه در هر حال اجرا میشود کلیک دکمه log ، گزارش عملکرد متنی کارهایی که Weka تاکنون در این بخش انجام داده است با برچسب زمانی ارایه میکند.

زمانیکه Weka در حال عملیات است، پرنده کوچکی که در پایین سمت راست پنجره است، بالا و پایین میپرد. عدد پشت × نشان میدهد که به طور همزمان چند عملیات در حال انجام است. اگر پرنده بایستد در حالیکه حرکت نمیکند، او مریض است! اشتباه رخ داده است و باید Explorer از نو اجرا شود.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 

3-1-1 Preprocess

الف- خواندن و فیلتر کردن فایلها

  در بالای پانل Preprocess در شکل 2، دکمه‌هایی برای باز کردن فایل، URL ها و پایگاه های داده وجود دارد. با کلیک بر روی دکمه open File، در ابتدا تنها فایلهای با پسوند arff در browser فایل نمایش داده میشود. برای دیدن سایر فایلها یاید گزینه Format در جعبه انتخاب فایل تغییر داده شود.

شکل 3. باز کردن فایل

 

ب- تبدیل فایلها به فرمت ARFF

نرم افزار Weka دارای سه مبدل فرمت فایل میباشد، برای فایلهای صفحه گسترده با پسوند CSV ، فرمت فایل C4.5 با پسوند .namesو data و برای نمونه های سری با پسوند.bsi .

اگر Weka قادر به خواندن داده ها نباشد، سعی میکند آن را به صورت ARFF تفسیر کند. اگر نتواند پیغام نشان داده شده در شکل 4 (الف) ظاهر میشود. با انتخاب گزینه Use Convertor، پیغام شکل 4 (ب) ظاهر میشود

شکل4 (الف) پیغام خطا

 

شکل4 (ب) ویرایشگر

  این، یک ویرایشگر عمومی اشیاء است که در Weka برای انتخاب و تنظیم اشیا بکار میرود. به عنوان مثال وقتی پارامتری برای Classifier تنظیم میشود، جعبه ای با نوع مشابه بکار برده میشود. CSV Loader برای فایلهای با پسوند .CSVبه طور پیش فرض انتخاب میشود. دکمه More اطلاعات بیشتری در مورد آن میدهد که در شکل 4 (ج) نشان داده شده است.

همیشه مطالعه مستندات ارزشمنداست، در این حالت نشان میدهد که ردیف نخست صفحه گسترده، نام ویژگی را تعیین میکند. برای استفاده از این مبدل باید بر Ok کلیک شود. برای مورد مختلف لازم است بر choose کلیک شود تا از لیست شکل 4 (د) انتخاب انجام شود.

  گزینه اول، Arffloader است و فقط به دلیل ناموفق بودن به این نقطه میرسیم.CSVLoader پیش فرض است و در صورت نیاز به فرض دیگر، choose کلیک میشود. دومین گزینه، مربوط به فرمت C4.5 است که دو فایل برای مجموعه داده وجود دارد یکی اسمها و دیگـری داده های واقعـی میباشد. چهارمین برای نمونه های سریالی، برای بازخوانی مجموعه داد‌ه‌ای است که به صورت شیئ سریالی شده جاوا ذخیره شده است. هر شیء در جاوا میتواند در این شکل ذخیره و بازخوانی شود. به عنوان یک فرمت بومی جاوا، سریعتر از فایل ARFF خوانده میشود چرا که فایل ARFF باید تجزیه و کنترل شود. وقتی یک مجموعه داده بزرگ مکررا بازخوانی میشود، ذخیره آن در این شکل سودمند است.

  ویژگیهای دیگر ویرایشگر عمومی اشیا در شکل 4 (ب)، save و open است که به ترتیب برای ذخیره اشیای تنظیم شده و بازکردن شیئی که پیش از این ذخیره شده است، به کار میرود. اینها برای این نوع خاص شیئ مفید نیستند. لکن پانلهای دیگر ویرایشگر عمومی اشیاء، خواص قابل ویرایش زیادی دارند. به دلیل مشکلاتی که ممکن است حین تنظیم مجدد آنها رخ دهد، میتوان ترکیب اشیاء ایجاد شده را برای استفاده‌های بعدی، ذخیره کرد.

  تنها منبع مجموعه‌های داده برایWeka ، فایلهای موجود روی کامپیوتر نیستند. میتوان یک URL را باز کرد تا Weka از پروتکل HTTP برای دانلود کردن یک فایل Arff از شبکه استفاده کند. همچنین میتوان یک پایگاه داده‌ها را باز نمود ( open DB ـ هر پایگاه دادهای که درایور اتصال به مجموعه های داده به زبان جاوا JDBC را دارد.) و به وسیله دستور select زبان SQL ، نمونه‌ها را بازیابی نمود. داده‌ها میتوانند به کمک دگمه save به همه فرمتهای ذکر شده، ذخیره شوند. جدای از بحث بارگذاری و ذخیره مجموعه‌های داده، پانل preprocess به کاربر اجازه فیلتر کردن داده‌ها را میدهد. فیلترها، اجزای مهم Weka هستند.

بعد از اینکه فایل بارگذاری شد، Weka فیلدها را تشخیص میدهد و حین بررسی آنها، اطلاعات آماری پایهای را برای هر کدام از صفات محاسبه میکند. همان طور که در شکل 5 نشان داده شده است، لیست صفات تشخیص داده شده، در سمت چپ، پایین و اطلاعات پایگاه داده مربوطه در بالای آن نشان داده میشود.

 

شکل5. بانک اطلاعاتیbank-data.csv

با کلیک برروی هر کدام از صفات، میتوان اطلاعات آماری اصلی آن را در سمت راست مشاهده نمود. به عنوان مثال شکل 6 از انتخاب فیلد age نتیجه شده است.

نمودار ترسیم شده در سمت راست، پایین، بر اساس دو فیلد است. فیلد دوم به صورت پیشفرض، آخرین فیلد در پایگاه داده است که میتوان آن را به دلخواه تغییر داد.

 09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

شکل6. اطلاعات آماری فیلد age

 

ج- به کارگیری فیلترها

با کلیک دگمهchoose (گوشه بالا و سمت چپ) در شکل 3 میتوان به لیستی از فیلترها دست یافت. میتوان از فیلترها برای حذف ویژگیهای مورد نظر از یک مجموعه داده و یا انتخاب دستی ویژگیها استفاده نمود. مشابه این نتیجه را میتوان به کمک انتخاب ویژگیهای مورد نظر با تیک زدن آنها و فشار دادن کلیه Remove به دست آورد.

شکل 7 مراحل لازم برای حذف فیلد id از بانک اطلاعاتی، با استفاده از روش اول را نشان میدهد.

 

شکل 6 (الف). انتخاب فیلتر Remove

 

 

شکل 6 (ب). وارد کردن شماره فیلد مورد نظر

 

شکل 6 (ج).انتخاب گزینه Apply و حذف فیلد id

یکی دیگر ازفیلترهای موجود، Discretize است که با استفاده از آن میتوان مقادیریک صفت پیوسته را به تعداد دلخواه بازه گسسته تبدیل کرد. شکل7 مراحل لازم برای شکستن مقادیر صفت age به 3 بازه را نشان میدهد.

 

شکل7 (الف). انتخاب فیلتر Discretize

 

شکل7 (ب). وارد کردن شماره فیلد مورد نظر و انجام تنظیمات

 09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

شکل 7 (ج).انتخاب گزینه Apply

3-1-2 Classify

الف- الگوریتمهای رده‌بندی

Weka الگوریتمهای classification و prediction بسیار متنوعی را پیاده‌سازی میکند. الگوریتمهای رده‌بندی، به رده‌بندهای Bayesian، functions،lazy ،meta ، misc، trees و rules تقسیم شده‌اند. جدول شکل 8، لیست اسامی رده بندهای Weka را نمایش میدهد.

 

  شکل 8 (الف). الگوریتمهای رده بندی در Weka

 

شکل 8 (ب). الگوریتمهای رده بندی در Weka

دراین قسمت برخی از اسامی رده‌بندیهای Weka معرفی میشوند.

     Trees

    ü Decision stumpکه برای استفاده توسط روشهای boosting طراحی شده است، برای مجموعه‌های داده عددی یا رده‌ای، درخت تصمیم‌گیری یک سطحی میسازد. این الگوریتم، با مقادیر از دست رفته، به صورت مقادیر مجزا برخورد کرده و شاخه سومی از درخت توسعه میدهد

     Rules
        ü Decision Tableیک رده‌بندی بر اساس اکثریت جدول تصمیم‌گیری میسازد. این الگوریتم، با استفاده از جستجوی اولین بهترین، زیر دسته‌های ویژگیها را ارزیابی میکند و میتواند از اعتبارسنجی تقاطعی برای ارزیابی بهره برد. (Kohavi 1995 )
        یک امکان این است که به جای استفاده از اکثریت جدول تصمیم‌گیری که بر اساس دسته ویژگیهای مشابه عمل میکند، از روش نزدیکترین همسایه برای تعیین رده هر یک از نمونه‌ها که توسط مدخل (Entry) جدول تصمیمگیری پوشش داده نشده‌اند، استفاده شود.
        ü   Conjunctive Ruleقاعده‌ای را یاد میگیرد که مقادیر رده‌های عددی را پیشبینی میکند. نمونه‌های آزمایشی به مقادیر پیش فرض رده نمونه‌های آموزشی، منسوب میشوند. سپس تقویت اطلاعات (برای ردههای رسمی)، یا کاهش واریانس (برای ردههای عددی) مربوط به هر والد محاسبه شده و به روش هرس کردن با خطای کاهش یافته (Reduced-error pruning) ، قواعد هرس میشوند.
        ü  ZeroRبرای رده‌های اسمی، اکثریت داده‌های مورد آزمایش و برای رده‌های عددی، میانگین آنها را پیشبینی میکند. این الگوریتم بسیار ساده است.
        ü M5Rulesبه کمک M5 از روی درختهای مدل، قواعد رگرسیون استخراج میکند.
        
        در این بخش به شرح مختصری برخی از این الگوریتم‌ها و پارامترهایشان که قابلیت کار با ویژگی های عددی را دارند، پرداخته میشود.

     Functions
        ü   Simple Linear Regressionمدل رگرسیون خطی یک ویژگی مشخص را یاد میگیرد، آنگاه مدل با کمترین خطای مربعات را انتخاب میکند. در این الگوریتم، مقادیر از دست رفته و مقادیر غیرعددی مجاز نیستند.
        ü Linear Regressionرگرسیون خطی استاندارد با کمترین خطای مربعات را انجام میدهد و میتواند به طور اختیاری به انتخاب ویژگی بپردازد، این کار میتواند به صورت حریصانه، با حذف عقب رونده (Backward elimination) انجام شود، یا با ساختن یک مدل کامل از همه ویژگیها و حذف یکی یکی جمله‌ها با ترتیب نزولی ضرایب استاندارد شده آنها، تا رسیدن به شرط توقف مطلوب انجام گیرد.
        ü   Least Med sq یک روش رگرسیون خطی مقاوم است که به جای میانگین مربعات انحراف از خط رگرسیون، میانه را کمینه میکند. این روش به طور مکرر رگرسیون خطی استاندارد را به زیرمجموعه‌هایی از نمونه‌ها اعمال میکند و نتایجی را بیرون میدهد که کمترین خطای مربع میانه را دارند.
        ü   SMOreg الگوریتم بهینه سازی حداقل ترتیبی را روی مسایل رگرسیون اعمال میکند.
        ü   Pace Regression ، با استفاده از تکنیک رگرسیون pace ، مدلهای رگرسیون خطی تولید میکند. رگرسیونpace ، زمانی که تعداد ویژگیها خیلی زیاد است، به طور ویژهای در تعیین ویژگیهایی که باید صرفنظر شوند، خوب عمل میکند. در واقع در صورت وجود نظم و ترتیب خاصی، ثابت میشود که با بینهایت شدن تعداد ویژگیها، این الگوریتم بهـینه عمل میکند.
        ü RBF Network یک شبکه با تابع پایهای گوسی شعاعی را پیاده سازی میکند. مراکز و عرضهای واحدهای مخفی به وسیله روش میانگین (K-means)K تعیین میشود. سپس خروجیهای فراهم شده از لایه‌های مخفی (Hidden layer) ، با استفاده از رگرسیون منطقی در مورد رده‌های اسمی و رگرسیون خطی در مورد رده‌های عددی، با یکدیگر ترکیب میشوند. فعال سازیهای توابع پایه پیش از ورود به مدلهای خطی، با جمع شدن با عدد یک، نرمالیزه میشوند. در این الگوریتم میتوان K، تعداد خوشه‌ها، بیشترین تعداد تکرارهای رگرسیونهای منطقی برای مسأله‌های رده‌های رسمی، حداقل انحراف معیار خوشه‌ها، و مقدار بیشینه رگرسیون را تعیین نمود. اگر رده‌ها رسمی باشد، میانگین K به طور جداگانه به هر رده اعمال میشود تا K خوشه مورد نظر برای هر رده استخراج گردد.

      رده بندهای Lazy

  یادیگرنده‌های lazy نمونه‌های آموزشی را ذخیره میکنند و تا زمان رده بندی هیچ کار واقعی انجام نمیدهند.

    ü   IB1یک یادگیرنده ابتدایی بر پایه نمونه است که نزدیکترین نمونه‌های آموزشی به نمونه‌های آزمایشی داده شده را از نظر فاصله اقلیدسی پیدا کرده و نزدیکترین رده‌ای مشابه رده همان نمونه‌های آموزشی را تخمین میزند.
    ü   IBKیک رده بند با K همسایه نزدیک است که معیار فاصله ذکر شده را استفاده میکند. تعداد نزدیکترین فاصله‌ها (پیش فرض k=1 )، میتواند به طور صریح در ویرایشگر شیء تعریف شود. پیشبینی‌های متعلق به پیش از یک همسایه میتواند بر اساس فاصله آنها تا نمونه‌های آزمایشی، وزندار گردد.
    دو فرمول متفاوت برای تبدیل فاصله به وزن، پیاده سازی شده‌اند. تعداد نمونه‌های آموزشی که به وسیله رده بند نگهداری میشـود، میتواند با تنظـیم گزیـنه اندازه پنجره محدود گردد. زمانی که نـمونه‌های جدید اضافه میشوند، نمونه‌های قدیمی حذف شده تا تعداد کل نمونه‌های آموزشی در اندازه تعیین شده باقی بماند.
    ü Kstar یک روش نزدیکترین همسایه است که از تابع فاصلهای عمومی شده بر اساس تبدیلات استفاده میکند.
    ü LWL یک الگوریتم کلی برای یادگیری وزن دار شده به صورت محلی است. این الگوریتم با استفاده از یک روش بر پایه نمونه، وزنها را نسبت میدهد و از روی نمونه‌های وزندار شده، رده‌بند را میسازد. رده‌بند Nave Bayes، در ویرایشگر شیء LWL انتخاب میشود. برای مسایل رده بندی و رگرسیون خطی برای مسایل رگرسیون، انتخابهای خوبی هستند. میتوان در این الگوریتم، تعداد همسایه‌های مورد استفاده را که پهنای باند هسته و شکل هسته مورد استفاده برای وزن دار کردن را (خطی، معکوس، یا گوسی) مشخص میکند، تعیین نمود. نرمال سازی ویژگیها به طور پیش فرض فعال است.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
الف- نحوه کار با پانل classify

تا اینجا به صورت تئوری الگوریتمهای رده‌بندی را معرفی کردیم. درادامه با یک مثال عملی نحوه کار با classifier ها را نشان میدهیم.

در این قسمت، بانک اطلاعاتی bank-data-final به عنوان فایل نمونه در نظر گرفته میشود. بعد از باز کردن فایل مورد نظر و با کلیک بر روی پانل classify، پنجرهای مطابق شکل 9 باز میشود.

 

شکل 9 . انتخاب پانل classify

با کلیک دگمه choose در پانل classifyمیتوان الگوریتم رده‌بندی مورد نظر را انتخاب نمود (شکل 10). دراین مثال، الگوریتم J48 را انتخاب میکنیم. زمانی که یک الگوریتم رده‌بندی انتخاب میشود، نسخه خط فرمانی (Command line) رده بند در سطری نزدیک به دگمه ظاهر میگردد. این خط فرمان شامل پارامترهای الگوریتم است که با خط تیره مشخص میشوند. برای تغییر آنها میتوان روی آن خط کلیک نمود تا ویرایشگر مناسب شیء باز شود (شکل11). در این مثال همان مقادیر پیشفرض را میپذیریم.

 

شکل 10. انتخاب الگوریتم ردهبندی

 

شکل 11. تنظیم پارامترهای الگوریتم رده بندی

باکلیک بر روی دکمه start مدل مورد نظر تولید میشود (شکل12).

 

شکل 12. مدل حاصل از اجرای الگوریتم رده بندی

با راست کلیک بر روی مجموعه جواب در پانل Result list در سمت چپ میتوان نتیجه را در پنجرهای جداگانه، و یا شکل گرافیکی درخت حاصل از رده بندی را مشاهده نمود. (شکل 13) توجه کنید که در شکل 13(ب) باراست کلیک برروی یک قسمت خالی ازصفحه میتوان نحوه نمایش درخت را به دلخواه تنظیم کرد.

 

شکل 13(الف)

 
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
شکل 13(ب). درخت حاصل از رده بندی

3-1-3 Cluster

فایل نمونه مورد استفاده در این قسمت bank-data.csv است که در مرحله preprocess فیلد id را از آن حذف میکنیم (شکل14).

 

شکل 14. بارگذاری فایل نمونه

میشود. بعد از باز کردن فایل مورد نظر و با کلیک بر روی پانل cluster پنجرهای مطابق شکل 15 باز میشود.

 

شکل 15 . انتخاب پانل cluster

Weka الگوریتمهای خوشه‌بندی (clustering) متنوعی را پیاده‌سازی میکند. با کلیک دگمه choose در پانل cluster میتوان الگوریتم خوشه‌بندی مورد نظر را انتخاب نمود (شکل 16). دراین مثال، الگوریتم SimpleKMeans را انتخاب میکنیم. زمانی که یک الگوریتم خوشه‌بندی انتخاب میشود، نسخه خط فرمانی الگوریتم خوشه‌بندی در سطری نزدیک به دگمه ظاهر میگردد. این خط فرمان شامل پارامترهای الگوریتم است که با خط تیره مشخص میشوند. برای تغییر آنها میتوان روی آن خط کلیک نمود تا ویرایشگر مناسب شیء باز شود (شکل17). در این مثال تعداد کلاسترها را 6 تا تنظیم میکنیم.

 

شکل 16. انتخاب الگوریتم خوشه‌بندی

 

شکل 17. تنظیم پارامترهای الگوریتم خوشه‌بندی

باکلیک بر روی دکمه start مدل مورد نظر تولید میشود (شکل18).

 09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

شکل 18. مدل حاصل از اجرای الگوریتم خوشه‌بندی

با راست کلیک بر روی مجموعه جواب در پانل Result list در سمت چپ-پایین و انتخاب گزینه‌ی "View in separate window "میتوان نتیجه را در پنجرهای جداگانه مشاهده نمود (شکل 19). همانطور که میبینید، اطلاعات آماری مربوط به هرکلاستر، از جمله مرکز ثقل هر کلاستر، تعداد و درصد اعضای هر کلاستردر این پنجره قابل مشاهده است.

 

شکل 19. نتیجه حاصل از اجرای الگوریتم خوشه‌بندی

روش دیگر برای کسب اطلاعات در مورد هرکلاستر، مصورسازی است. با راست کلیک بر روی مجموعه جواب در پانل Result list در سمت چپ و انتخاب گزینهی " Visualize cluster assignments" پنجرهای مطابق شکل20(الف) باز میشود. انتخابهای مختلف برای هرکدام از سه بعد نمودارحاصل (محور X، محور Y، رنگ) نمودارهای مختلفی را نتیجه میدهد که میتوان از آنها اطلاعات مورد نظر را بدست آورد.به عنوان مثال در شکل20(ب)، محور Xها نماینده شماره کلاستر، محور Yها نماینده شماره نمونه در بانک اطلاعاتی، و رنگها نماینده جنسیت هستند (قرمز: مرد، آبی: زن). همانطورکه مشاهده میشود کلاستر2 بیشتر توسط زنان احاطه شده است و کلاستر4 توسط مردان.

 

شکل20 (الف)

شکل20 (ب) مصورسازی نتیجه حاصل از clustering

علاوه بر این ممکن است علاقه‌مند باشیم که بدانیم هر نمونه در بانک اطلاعاتی، به کدام کلاستر اختصاص داده شده است. برای این منظور در پنجره شکل 20(ب)، گزینه save را انتخاب میکنیم و فایل مورد نظر را با نام " bank-data-Kmeans" ذخیره میکنیم. فایل حاصل رامیتوان از طریق یک نرم‌افزار پردازش متن مثل Notepad یا word باز کرد. بخش ابتدایی این فایل در شکل21 نشان داده شده است. همانطورکه مشـاهده میکنید، Weka ویژگی جدیدی به نام Cluster را به مجموعه ویژگیهای موجود اضافه کرده است.

 

شکل21. نتیجه اختصاص نمونه‌ها به کلاسترها

3-1-4 Associate

در این قسمت میتوان قوانین Association حاکم بربانک اطلاعاتی را با استفاده از الگوریتم‌های مختلف بدست آورد.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
فایل نمونه مورد استفاده در این بخش bank-data-final.arff است که در مرحله preprocess فیلد id از آن حذف شده و مقادیرصفات age و income به صورت گسسته در آمده است (شکل22).

 

شکل 22. بارگذاری فایل نمونه

بعد از باز کردن فایل مورد نظر و با کلیـک بر روی پانل Associate پنجره‌ای مطـابق شکـل23 باز میشود.

شکل 23 . انتخاب پانل Associate

 

Weka الگوریتمهای association متفاوتی را پیاده‌سازی میکند. با کلیک دگمه choose در پانل Associate میتوان الگوریتم association مورد نظر را انتخاب نمود (شکل 24). دراین مثال، الگوریتم Apriori را انتخاب میکنیم. زمانی که یک الگوریتم انتخاب میشود، نسخه خط فرمانی آن الگوریتم در سطری نزدیک به دگمه ظاهر میگردد. این خط فرمان شامل پارامترهای الگوریتم است که با خط تیره مشخص میشوند. برای تغییر آنها میتوان روی آن خط کلیک نمود تا ویرایشگر مناسب شیء باز شود (شکل25). در این مثال همان پارامترهای پیشفرض را میپذیریم.

شکل 24. انتخاب الگوریتم association

 

شکل 25. تنظیم پارامترهای الگوریتم association
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
با کلیک بر روی گزینه More در شکل25، میتوان توضیحات لازم را درمورد هر کدام از پارامترها بدست آورد. شکل26 این توضیحات را نشان میدهد.

 

شکل 26. توضیحات بیشتردر مورد پارامترهای الگوریتم Apriori

بعد از تنظیم پارامترهای مورد نظر، با کلیک بر روی گزینه start، قوانین بدست آمده که بر اساس metric Type مرتب شده‌اند در صفحه اصلی نمایش داده میشوند.(شکل27)

شکل 27. نتیجه اجرای الگوریتم Apriori

با راست کلیک بر روی مجموعه جواب در پانل Result list در سمت چپ و انتخاب گزینه‌ی مورد نظر، میتوان نتایج بدست آمده را در پنجره‌ای جداگانه نمایش داد و یا قوانین بدست آمده را به فرمت دلخواه (.csv, .arff, .txt) ذخیره کرد. شکل28 گزینه‌های موجود را نشان میدهد.

 

 

 

شکل 28. ذخیره قوانین بدست آمده

 
Rapidminer
دانلود نرم افزار قدرتمند داده کاوی RapidMiner

 

 09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

دانلود نرم افزار رپیدماینر

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار Clementine12
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار Clementine12

 

 
کارگاه تخصصی فرایند داده کاوی با نرم افزار Clementine 12

یک دوره کارگاه تخصصی فرایند داده کاوی همراه با نرم افزار Clementine 12

 

محتوای دوره :
داده کاوی چیست ؟

انگیزه کاوش داده ها در چیست

کاربرد داده کاوی در چیست

و قابلیت های آن(Clementine 12) آشنایی با محیط کلمنتاین

( Clementine 12) ورود داده ها با فرمت های مختلف به محیط کاری کلمنتاین

چگونگی ایجاد درک اولیه از داده ها و آماده سازی آن

استفاده از آمارهای توصیفی و گرافهای متنوع

چگونگی تشخیص و برخورد با داده های گمشده

خوشه بندی

قواعد تلازمی

 دسته بندی و پیش بینی - درخت تصمیم ، شبکه های عصبی ...
 
تحلیل و تفسیر داده ها

و . . .
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 

جرای پروژه های داده کاوی

جرای پروژه های داده کاوی
    مشاوره داده کاوی
    آموزش داده کاوی
    تحقیقات بازار
پروژه ی داده کاوی به دو صورت تحقیقاتی-پایلوت و عملیاتی قابل پیاده سازی است.
پژه های عملیاتی با فرض اعمال شدن در فرایند تولید یک شرکت به اجرا در می آیند در حالی که پروژه های تحقیقاتی-پایلوت اینطور نیستند و تنها برای بررسی و کشف واقعیت های پنهان یک سازمان یا یک شرکت تعریف می شوند.

اجرای پروژه تحقیقاتی و پایلوت داده کاوی

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

صورت معمول پروژه ی داده کاوی در دو فاز پایلوت و عملیاتی اجرا می شود که فاز پایلوت-تحقیقاتی پیش نیاز فاز عملیاتی به حساب می آید.
هدف از اجرای پروژه ی داده کاوی بصورت پایلوت، صرفاً درک بهتر از واقعیت های پنهان فرایند سازمانی یا فرایند تولید در یک شرکت است.
کشف واقعیت های یک فرآیند، پارامتر های تاثیرگذار در آن و یافتن مقاطع زمانی سودآور یا زیان آور آن فرایند در طول سال های گذشته، می تواند در تصمیم گیری و آینده ی آن سازمان/شرکت تاثیرات حیاتی داشته باشد.

اجرای پروژه عملیاتی داده کاوی

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

در انتهای فرایند داده کاوی در حل مشکلات یک شرکت یا سازمان، بحث توسعه ی نرم افزاری وجود دارد که به پیش بینی آینده ی آن شرکت/سازمان می پردازد و راهکار های مشخصی برای بهبود وضع موجود ارائه می کند.
این راهکارها بصورت مشخص به مجموعه مدیریت آن سازمان/شرکت پیشنهادات عملی ارائه می کند تا با اعمال تغییراتی در برخی پارامترهای سازمانی یا خط تولید، بهره وری آن مجموعه افزایش پیدا کند و به سودآوری بیشتر و کاهش ضررهای وضعیت موجود منجر شود.

اموزش داده کاوی

مقدماتی داده کاوی
متوسطه داده کاوی
آشنایی با داده کاوی
 داده کاوی و بانک و بیمه
داده کاوی و مدیریت ارتباط با مشتری
 داده کاوی و مدیریت دانش
   داده کاوی و صنایع تولیدی
    داده کاوی و خدمات شهری

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

کلاس های آموزش داده کاوی  ←

کلاس های آموزشی دایکه با تاکید بر چگونگی اجرای مفاهیم و دانش تئوریک در پروژه های کاربردی طراحی و برنامه ریزی شده است.

شرکت کنندگان در این دوره ها قادر خواهند بود پس از پایان این دوره ها فرآیند داده کاوی را بصورت نرم افزاری پیاده سازی کنند.

گروه داده کاوی دایکه با بیش از 9 سال سابقه مفید در زمینه آموزش، مشاوره و اجرای پروژه های داده کاوی، با ارائه دوره های کاربردی و انتقال تجربیات خود، هزینه ی پیاده سازی این دانش را در سازمان ها کاهش داده است.

    شرایط و قوانین ثبت نام
    دوره های تخصصی نرم افزار های داده کاوی
    دوره های پیش نیاز داده کاوی
    دوره های ویژه داده کاوی
    دوره های پیشرفته داده کاوی
    دوره های تخصصی برنامه نویسی داده کاوی

جزئیات بیشتر: کلاس های آموزش داده کاوی ›
آخرین دوره های آموزش داده کاوی   ←

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

​

حقیقات بازار اولین گام در بازاریابی رابطه ای می باشد.

تنها، تحلیل عمیق از مشتریان و رفتار آنهاست که می تواند منجر به تعیین استراتژی های مناسب برای هر گروه از مشتریان گردد.

تحقیقات بازار با در نظر داشتن این نکته مهم به عنوان یک روش حل مساله موجب فروش بیشتر، ایجاد روابط متقابل با مشتری و تضمین سودآوری شرکت می شود.

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

در واقع تحقیقات بازار از لحاظ علمی به معنی فرایند طراحی، جمع آوری، تحلیل و ارائه سیستماتیک داده ها و یافته های مربوط به یک وضعیت خاص بازاریابی می باشد که شرکت با آن مواجه شده است.
ضمانت اجرایی لازم برای کیفیت یک تحقیق

خلاقیت در طرح مساله درست و تعیین روش حل آن، جمع آوری داده های مفید و صحیح از جامعه، به همراه قدرت تحلیل آماری داده ها از منظر کسب کار مربوطه، ضمانت اجرایی لازم برای کیفیت یک تحقیق را ایجاد می کند.

دایکه با تکیه بر نبوغ و خلاقیت تیم خود در کنار همکاری موثر با شرکت های مطرح بازاریابی و تجربه گرانبهای هفت سال تحلیل پیشرفته آماری و داده کاوی در حوزه های متنوعی از کسب و کار، آماده است تا ضعف تحلیل در پروژه های تحقیقات بازار را پوشش داده و گامی شایسته در ارتقای کیفیت پروژه های تحقیقات بازار در ایران بردارد.

بخش های گروه تحقیقات بازار دایکه

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

    بخش تحلیل
        تحلیل آماری (توصیفی و استنباطی) داده کاوی:
            پیش بینی
            آنالیز وابستگی
            خوشه بندی
        تحلیل Direct Marketing
    بخش نمونه گیری و طراحی پرسشنامه
        طراحی انواع پرسشنامه
        اجرای انواع نظرسنجی
        تعیین طرح نمونه گیری
        سنجش روایی و پایایی پرسشنامه

    بخش کیفی

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

        گروه کانونی focus group
        جلسات طوفان ذهنی brainstorming
        مصاحبه های عمیق IDI
        خرید مخفیانه mystery shopping
    بخش کمی
        مصاحبه رو در رو face to face
        مصاحبه تلفنی TI،CATI
        مصاحبه آنلاین Online surveys
        پیمایش پانلی Panel surveys

خدمات تحقیقات بازار

    تحقیقات از نگاه بازار
        تعیین جایگاه برند، محصولات و خدمات
        اندازه گیری سهم بازار و بخش بندی بازار
        بررسی بازار خدمات و محصولات جدید
        پیش بینی میزان مصرف و تقاضا

    تحقیقات از نگاه مشتری

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

        دموگرافی و اینفوگرافی مشتریان
        سنجش رضایت مشتریان
        تحلیل رفتار و عادات مصرف کنندگان
        شناسایی مشتریان بالقوه و مشتریان وفادار
    تحقیقات از نگاه محصولات و خدمات
        تحلیل داده های فروش (بر اساس خریدار، منطقه جغرافیایی، نوع محصول، دوره های زمانی،...)
        ارزیابی ثمر بخشی تبلیغات بر میزان فروش و برند سازی
        بررسی کیفیت محصول(رنگ، فرم، بسته بندی و ...)
        هدف گذاری و موقعیت یابی محصول(STP)

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com