انجام پروژه های داده کاوی

انجام پروژه های داده کاوی

پایاپروژه مفتخر است با سابقه 5 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 تماس حاصل نمایید یا از طریق آی دی تلگرام @paya001 با ما در ارتباط باشید.
پخش‌کننده صوت

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

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:

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 پروژه داده کاوی نیز برای شما آماده کنیم. هدف اصلی ما جلب رضایت شما عزیزان می باشد و در این زمینه از هیچگونه فعالیتی کوتاهی نخواهیم کرد.

چرا پروژه داده کاوی خود را به پایاپروژه بسپاریم ؟

موسسه پایاپروژه با داشتن تجربه ای 6 ساله در انجام پروژه های داده کاوی و همچنین با دارا بودن متخصصینی از بهترین دانشگاه های کشور و انجام صدها پروژه کوچک و بزرگ دانشجویی و شرکتی گزینه مطمئنی برای شما عزیزان جهت انجام پروژه های داده کاوی می باشد، یکبار ما را امتحان کنید !
زمان و کیفیت انجام پروژه های داده کاوی چه مدت است؟

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

بحث زمان در انجام پروژه های داده کاوی شما عزیزان مسئله مهمی است. به همین دلیل سایت پایاپروژه با توجه به زمان درخواستی شما سعی دارد تا کمترین زمان ممکن را برای انجام پروژه تان در نظر بگیرد. نکته مهمتر اینکه کیفیت در انجام پروژه های داده کاوی همواره هدف اصلی گروه پایاپروژه می باشد. پس اطمینان داشته باشید که متخصصان ما در این زمینه حساسیت کافی داشته و نهایت تلاش خود را در این امر دارند.
به چه صورت از انجام پروژه داده کاوی مطمئن شوم؟

کیفیت بالای تیم پایاپروژه باعث شده تا مشتریان عزیزمان نیز به ما اطمینان داشته باشند. و بدون نیاز به سایت های دیگر پروژه خود را به ما بسپارند. اگر شما تا بحال تجربه همکاری با سایت ما را نداشته اید، پیشنهاد می کنیم برای یکبار هم که شده به ما اعتماد کنید تا شاهد موفقیت پروژه تان باشید.
راه های ثبت سفارش پروژه داده کاوی:

1-  ثبت سفارش از طریق پر کردن فرم سایت:

انجام پروژه داده کاوی (Data Mining)

سایت همیار پیپر دارای تجربه ای چندین ساله در انجام پروژه داده کاوی است که می تواند تمامی پروژه های موجود را با بهترین کیفیت و مناسب ترین قیمت برایتان انجام دهد.همیار پیپر به لطف مجری های تحصیل کرده در بهترین دانشگاه های داخل کشور و سایر نقاط جهان موفق به کسب رزومه ای درخشان در انجام پروژه های داده کاوی گردیده است که ضامن کیفیت در انجام پروژه هاست.برای سفارش پروژه داده کاوی میتوانید از طریق واتس اپ یا تلگرام با شماره اقدام نمایید.

آیدی تلگرام ما جهت ثبت سفارش @ می باشد.همین حالا سفارش دهید.
داده کاوی :

داده کاوی علم استخراج اطلاعات از میان حجم انبوهی از داده ها میباشد.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.داده کاوی به استخراج اطلاعات پنهان یا روابط در حجم زیادی از داده ها از طریق نرم افزارهای رپیدماینر، کلمنتاین، پایتون و متلب می پردازد.
چه پروژه هایی با داده کاوی در همیارپیپر انجام میشود:

انجام پروژه دانشجویی داده کاوی

انجام پروژه درسی داده کاوی

انجام پروژه کلاسی داده کاوی

انجام پروژه متلب داده کاوی

انجام پروژه تجاری متلب
پروژه های دیگری که قابل انجام است :

انجام پروژه های یادگیری ماشین

انجام پروژه های متلب

انجام پروژه های پردازش تصویر

انجام پروژه های هوش مصنوعی

انجام پیاده سازی مقاله
زمان بندی پروژه داده کاوی در همیارپیپر چگونه است؟

زمان بندی پروژه داده کاوی توسط کارفرما تعیین می گردد.ممکن است پروژه شما فوری باشد و یا زمان زیادی برای انجامش داشته باشید.درصورت فوری بودن ما سعی می کنیم در اسرع وقت کار را برایتان انجام دهیم و معمولا هزینه برای انجام پروژه های فوری کمی بیشتر از پروژه هایی با زمان بیشتر تعیین می گردد.اگر پروژه شما چند مرحله ای باشد و بصورت زمانبندی شما پروژه داده کاوی شما را تحویل خواهیم داد و با تایید هر مرحله سراغ مرحله بعدی می رویم و درصورت نیاز به اصلاح در هر مرحله این کار را برای شما انجام می دهیم.
هزینه ارسال سفارش پروژه داده کاوی و بررسی اولیه چقدر است؟

هزینه سفارش پروژه داده کاوی و بررسی اولیه آن در سایت همیارپیپر رایگان است و بعداز بررسی و برآورد هزینه پروژه شما می توانید برای انجام آن تصمیم گیری نمایید.
نحوه قیمت گذاری سفارش پروژه داده کاوی من چگونه است؟

قیمت گذاری پروژه داده کاوی شما براساس سختی کار و زمانی که صرف آن می شود و میزان فوری بودن آن تعیین می گردد.قیمت گذاری کار شما توسط ده ها مجری متخصص انجام می شود و بهترین قیمت به شما ارائه می گردد.
بررسی و قیمت گذاری پروژه داده کاوی  من چقدر زمان خواهد برد؟

بررسی پروژه داده کاوی شما نهایتا ۵ ساعت طول خواهد کشید.اگر پروژه شما یک پروژه بزرگ باشید ممکن است این زمان به ۲۴ ساعت افزایش یابد.اما قالبا زمان بررسی و قیمت دهی زیر ۵ ساعت می باشد.اگر پروژه فوری دارید که نیاز به بررسی سریعتر دارد به پشتیبانی اعلام کنید تا سریعتر اقدام شود.
نحوه سفارش پروژه یادگیری ماشین:

برای سفارش انجام پروژه های داده کاوی میتوانید از طریق واتس اپ و تلگرام در ما انجام دهید.

شماره ارتباط در تلگرام و واتساپ همیارپیپر :

آیدی تلگرام پشتیبانی ما @ همین الان آماده پاسخگویی و ارائه مشاوره به شما عزیزان می باشد.
برای سفارش سریع پروژه داده کاوی خود می توانید از طریق کلیک برروی یکی از دکمه های زیر از طربق تلگرام یا واتساپ پروژه خودتون رو برای ما ارسال کنید تا سریعا کارتون بررسی و برآورد قیمت و زمان صورت گیرد:


istgah
انجام پروژه داده کاوی
کیان
مشاوره و انجام پروژه های مربوط به داده کاوی ،MISو حوزه ها
دوستانی که مایل باشند می توانند برای موارد ذیل تماس حاصل فرمایند:
-مشاوره انجام پایان نامه های کارشناسی ارشد ...
هفته پیش
انجام برنامه نویسی پایتون
گروه تبلیغاتی
انجام برنامه نویسی پایتون
پایتون
انجام پروژه یادگیری ماشین با پایتون
انجام
پروژه داده کاوی با پایتون
داده کاوی Data mining
...

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

۶ روز پیش
شریفی
انجام و مشاوره پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتای
در اسرع وقت
انجام پروژه های داده کاوی با کلمنتاین
...
0936 729 2276
هفته پیش
انجام پروژه های داده کاوی و شبکه عصبی تا مقطع دکتری
گروه تحلیل داده دیپ تیپ
انجام پروژه های داده کاوی و شبکه عصبی تا مقطع دکتری
کاوی با پایتون
انجام پروژه توسط افراد متخصص در تمامی زمینه های
...

۳ هفته پیش
انجام پروژه های داده کاوی و آماری
صفورا حاجی حیدری
انجام پروژه های داده کاوی و آماری
انجام پروژه های
یادگیری ماشین(machine learning) ...

۵ ماه پیش
جستجوهای پیشنهادی
داده کاوی
انجام پروژه داده
رگرسیون
بیگ دیتا
پیش بینی
طبقه بندی
کلان داده
دسته بندی
انجام پروژه های برنامه نویسی داده کاوی کلان -بیگ دیتا
صفورا حیدری
انجام پروژه های برنامه نویسی داده کاوی کلان -بیگ دیتا
تیم نحل با تکیه بر سالها دانش و تجربه در زمینه تحلیل و مهندسی اطلاعات با بهره گیری از علوم داده (Data Science) آمار و ریاضی ( Mathematic & statistics ) داده کاوی (Data Mining ) یادگیری ماشین (Machine Learning ) هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) پروژه های مرتبط بسیاری را در زمینه های
- استخراج سریع اطلاعات در بیگ د
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 .
 

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

    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

 
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 .



    ثبت سفارش پروژه
    مراحل ثبت سفارش در کارت پروژه
    سوالات متداول
    انجام پروژه داده کاوی Data mining دیتاماینینگ تضمینی
    خدمات کارت پروژه در زمینه انجام پروژه data mining
    جلسات آموزش انجام پروژه های داده کاوی
    آشنایی با دیتاماینینگ
    مزایای دیتاماینینگ
    سفارش پروژه های data mining در تمامی رشته ها و گرایش ها
    پایگاه‌های اطلاعات و منابع مورد نیاز انجام پروژه داده کاوی
    مراحل پروژه های  DataMiningداده کاوی
    مشاوره در انجام پروژه data mining
    سفارش انجام پروژه داده کاوی
    بهترین موسسه انجام پروژه داده کاوی
    نحوه سفارش پروژه دیتاماینینگ دانشجویی
    مراحل انجام پروژه های دانشجویی داده کاوی –  data mining
    انجام پروژه دیتاماینینگ با قیمت مناسب
    زمان انجام پروژه داده کاوی
        تضمین کیفیت پروژه data mining
        نحوه پشتیبانی انجام پروژه data mining
        تضمین پشتیبانی انجام پروژه های  data mining
    انجام پروژه داده کاوی توسط متخصصان  data mining

سوالات متداول
راه‌های ثبت سفارش انجام پروژه داده کاوی چیست؟
برای ثبت سفارش پروژه داده کاوی چه اطلاعاتی مورد نیاز است؟
میزان هزینه و مدت زمان مورد نیاز برای انجام پروژه Data mining چقدر است؟
مدت زمان مورد نیاز برای بررسی و اعلام نتیجه پروژه Data mining چقدر است؟
پروژه Data mining توسط چه کارشناسانی انجام می‌گیرد و چه کیفیتی دارد؟
چراباید به کارت پروژه اعتماد کنیم؟
انجام پروژه داده کاوی Data mining دیتاماینینگ تضمینی

انجام پروژه داده کاوی به منظور کشف الگوها و نتایجی‌ست که در تصمیم‌گیری بهتر برای بهبود خدمات، محصولات، افزایش سود، رشد بازدهی و … صورت می‌گیرد. دانشجویان در رشته‌های مختلف تحصیلی با انجام پروژه data mining ، مسائل مختلف را در حوزه‌هایی نظیر بازاریابی، مدیریت ارتباط با مشتریان، تشخیص تقلب، مدیریت ریسک و … حل می‌کنند. در این مقاله به بررسی نکات مهم در ثبت سفارش انجام پروژه های داده کاوی می‌پردازیم. برای اطلاع از قیمت انجام پروژه های data mining و زمان تحویل این پروژه‌ها تا پایان با ما همراه باشید.
پشتیبانی 24 ساعته و تضمین کیفیت پروژه‌های Dataminingپشتیبانی 24 ساعته و تضمین کیفیت پروژه‌های Datamining توسط کارت
خدمات کارت پروژه در زمینه انجام پروژه data mining

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

کارت پروژه یکی از بزرگ‌ترین موسسات ارائه‌دهنده‌ی خدمات انجام پروژه دیتا ماینینگ و دیگر پروژه‌های دانشگاهی‌ست. انجام پروژه داده کاوی (Data Mining) با بهترین کیفیت و توسط کارشناسان متخصص و حرفه‌ای در این پلتفرم صورت می‌گیرد. تیم کارت پروژه با 11 سال سابقه‌ی فعالیت در زمینه‌ی انجام پروژه داده کاوی (Data Mining) در رشته‌های تحصیلی مختلف، آماده‌ی دریافت سفارش پروژه داده کاوی و تحویل پروژه در کم‌ترین زمان ممکن به شما دانشجویان عزیز است.
سفارش انجام پروژه داده کاوی با یک کلیک

علاوه بر خدمات انجام پروژه های داده کاوی با بهترین کیفیت در کارت پروژه، این تیم در زمینه‌های دیگر مرتبط به این پروژه‌ها هم‌چون مشاوره در انتخاب موضوع، برگزاری جلسات رفع اشکال و … نیز فعال است. با بررسی وبسایت و دانلود پروژه داده کاوی انجام شده توسط تیم کارت پروژه، کیفیت کار ما را بررسی کرده و در صورت رضایت سفارش خود را از طریق فرم سفارش ثبت کنید.
پایان نامه، پروپوزال و مقالات پروژه Data miningپایان نامه، پروپوزال و مقالات و پروژه Data mining توسط کارت
جلسات آموزش انجام پروژه های داده کاوی

کارت پروژه به عنوان بزرگترین سایت انجام پروژه داده کاوی data mining، فعالیت اصلی خود را بر پذیرش سفارش انجام پروژه داده کاوی (data mining) و انجام این پروژه‌ها با تضمین کیفیت متمرکز کرده است. شما می‌توانید با ثبت سفارش در این وبسایت، انجام تمرین داده کاوی  data mining را به کارشناسان با تجربه و متخصص ما بسپارید. علاوه بر این، دانشجویان با ثبت درخواست دریافت پروژه آماده data mining در حوزه‌ی مورد نظر خود، امکان دریافت پروژه در زمانی بسیار کوتاه را خواهند داشت.

در کنار این فعالیت‌ها، تیم ما به صورت محدود و در صورت هماهنگی با مدیریت وبسایت، اقدام به برگزاری جلسات آموزش صفر تا صد پروژه‌های داده کاوی می‌کند. چنان‌چه به دنبال یادگیری پروژه‌محور در حوزه‌ی دیتاماینینگ هستید، درخواست خود را با تیم پشتیبانی کارت پروژه در میان بگذارید.
صفر تا صد پروژه Dataminingصفر تا صد پروژه دیتاماینینگ توسط کارت
آشنایی با دیتاماینینگ

دیتاماینینگ Data Mining را می‌توان فرآیند کشف الگوها و دیگر اطلاعات ارزشمند از میان مجموعه‌ای گسترده از داده‌ها دانست. داده‌کاوی هم‌چنین با نام KDD (Knowledge Discovery in Data) به معنای کشف دانش در داده‌ها شناخته می‌شود. در واقع در انجام پروژه داده کاوی با استفاده از آمار، هوش مصنوعی و پایگاه‌های داده، دانش و اطلاعات مفید از داده‌های خام استخراج می‌شود.

انجام پروژه data mining ممکن است برای دستیابی به “توصیف” و “پیش‌بینی” اجرا شود. در داده‌کاوی توصیفی، هدف خلاصه کردن، تجسم ویژگی‌ها و روابط بین داده‌ها، کشف الگوها، دسته‌بندی‌ها و خوشه‌ها و هم‌چنین نقاط پرت است. در انجام پروژه های داده کاوی پیش‌بینی می‌توان با استفاده از الگوریتم‌های مختلف هم‌چون طبقه‌بندی، رگرسیون و تشخیص ناهنجاری نتایج مختلف را پیش‌بینی کرد.

در بخش‌های بعد به کاربردها و مزایای انجام پروژه های data mining می‌پردازیم.
انجام پروژه های Datamining توسط حرفه ای هاانجام پروژه داده کاوی توسط حرفه ای ها در کارت
مزایای دیتاماینینگ

انجام پروژه های کاری و دانشجویی دیتاماینینگ در حوزه‌های مختلفی کاربرد دارند. این روزها در صنایع مختلف از تولید گرفته تا حوزه‌ی پزشکی، مدیریت و … از دیتاماینینگ به عنوان علمی کاربردی و تاثیرگذار استفاده می‌شود. اما چه چیزی سبب افزایش روزبه‌روز کاربردهای این علم می‌شود؟ دلیل این امر را می‌توان در مزایای انجام پروژه داده کاوی جست. برخی از این مزایا را در زیر می‌خوانید.

    تصمیم‌گیری بهینه: داده‌کاوی با ارائه‌ی دید دقیق نسبت به داده‌ها و ارائه‌ی توصیه‌های عملی، به شما کمک خواهد کرد تا تصمیمات دقیق‌تر و آگاهانه‌تری بر اساس شواهد و داده‌ها بگیرید.
    افزایش رضایت مشتری: انجام پروژه data mining می‌تواند راه‌حلی ایده‌آل برای افزایش سطح رضایت مشتریان از خدمات و محصولات باشد. با کمک داده کاوی می‌توان ترجیحات، نیازها، رفتار، بازخورد و میزان وفاداری مشتری را بهتر درک کنید. آگاهی از این موارد از طریق انجام پروژه های داده کاوی – Data Mining امکان بهبود محصولات را با توجه به جامعه‌ی هدف فراهم می‌کند.
    افزایش کارایی و بهره‌وری: دیگر مزیت انجام پروژه داده کاوی (Data Mining)، بهینه‌سازی فرآیندها و سیستم‌ها و بهبود عملکرد آن‌هاست. به کمک پروژه داده کاوی می‌توان مشکلات و خطاها را شناسایی کرده و اتلاف را کاهش داد و فرصت‌ها را شناسایی کرد.
    کاهش هزینه‌ها و ریسک: داده کاوی در صرفه‌جویی و مدیریت منابع مالی و استفاده بهینه از آن‌ها به شما کمک خواهد کرد.

انجام پروژه Data mining برای تمامی مقاطع و رشته هاانجام پروژه Data mining برای تمامی مقاطع و رشته ها در کارت
سفارش پروژه های data mining در تمامی رشته ها و گرایش ها

همان‌طور که پیش‌تر نیز اشاره شد، انجام پروژه داده کاوی در حوزه‌های مختلفی کاربرد دارد. با انجام پروژه data mining به صورت تخصصی می‌توان در تجزیه و تحلیل علمی داده‌ها بسیار بهتر عمل کرد. به این طریق دانشمندان در حوزه‌های علمی مختلف می‌توانند به کمک داده‌کاوی نسبت به کشف دانش جدید، آزمایش فرضیات، اعتبارسنجی مدل‌ها و … اقدام کنند. در زیر نگاهی به حوزه‌های علمی مختلف و کاربرد داده‌کاوی در آن‌ها خواهیم داشت.
سفارش انجام پروژه داده کاوی با یک کلیک

    بیوانفورماتیک: با انجام تخصصی پروژه های داده کاوی data mining می‌توان داده‌های بیولوژیکی نظیر توالی‌های دی ان ای، ساختار پروتئینی، مسیرهای متابولیک و … را تجزیه و تحلیل کرد. کمک به شناسایی الگوها، عملکردها، تعاملات و تکامل مولکول‌ها و … از دیگر کاربردهای دیتاماینینگ در این حوزه است.
    نجوم: انجام پروژه های داده کاوی – data mining به اخترشناسان کمک می‌کند تا تصاویر و داده‌های نجومی را به دقت بررسی و تحلیل کنند. داده‌کاوی در خوشه‌بندی اجرام نجومی، کشف پدیده‌ها و روابط جدید و … کمک شایانی به اخترشناسان می‌کند.
    پزشکی: انجام پروژه با data mining امکان تشخیص بیماری، پیش‌بینی نتایج، نظارت بر بیمار و … را در حوزه‌ی پزشکی فراهم می‌کند. این علم هم‌چنین در کشف داروها و درمان‌های جدید بسیار مفید است.
    مهندسی صنایع: در حوزه‌ی صنعت، انجام پیشرفته پروژه داده کاوی data mining ابزاری ایده‌آل برای بهینه‌سازی و بهبود فرآیندهای صنعتی ست. افزایش کیفیت، ایمنی، نظارت و کنترل بهتر و … از مزایای داده‌کاوی در صنعت است. در حوزه‌های مختلف هم‌چون “انرژی”، “حمل و نقل”، “تولید” و … می‌توان از داده‌کاوی استفاده کرد.

خدمات انجام پروژه های داده کاوی  data mining در کارت پروژه به دانشجویان در رشته‌های تحصیلی مختلف و در مقاطع زیر ارائه می‌شود.

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

    انجام پروژه فوق دیپلم داده کاوی
    انجام پروژه لیسانس داده کاوی
    انجام پروژه فوق لیسانس داده کاوی
    انجام پروژه دکترا داده کاوی

انجام پروژه‌های Datamining با بالاترین کیفیت و کمترین قیمتانجام پروژه‌های Datamining با بالاترین کیفیت و کمترین قیمت در کارت
پایگاه‌های اطلاعات و منابع مورد نیاز انجام پروژه داده کاوی

برای انجام پروژه داده کاوی بیش از هر چیز به اطلاعات طبقه‌بندی شده نیاز خواهید داشت. این اطلاعات یا باید توسط خود شما جمع‌آوری شده یا از طریق منابع و پایگاه‌های داده جمع‌آوری شود. در برخی موارد ممکن است دسترسی به این اطلاعات و جمع‌آوری آن‌ها امری پیچیده و زمان‌بر باشد. برای انجام پروژه دانشجویی data mining در سریع ترین زمان ممکن می‌توانید تهیه‌ی این منابع و داده‌ها را به کارشناسان ما سپرده و در زمان‌تان صرفه‌جویی کنید. همکاران ما از روش‌های مختلف اقدام به جمع‌آوری داده‌ها کرده و در نهایت دیتاست های آماده داده کاوی (datamining) در اختیارتان قرار خواهند داد.
انجام سمینار، پایان نامه و پروژه Dataminingانجام سمینار، پایان نامه و پروژه داده کاوی توسط کارت
مراحل پروژه های  DataMiningداده کاوی

در انجام پروژه داده کاوی با توجه به اهداف و نیازهای پروژه مراحل مختلفی طی می‌شود. با این وجود می‌توان 4 مرحله‌ی کلی را برای انجام پروژه data mining معرفی کرد.

    تعیین اهداف: اولین قدم برای انجام پروژه های داده کاوی تعیین هدف است. در این مرحله باید مسئله‌ای که به دنبال حل آن هستید را تعریف کرده و معیارهای موفقیت را شناسایی کنید.
    آماده‌سازی داده‌ها: در انجام کلیه پروژه های مربوط با data mining، ما با بیش از هر چیزی به داده‌های دقیق و دسته‌بندی شده نیاز داریم. مرحله‌ی دوم این پروژ‌ه شامل گردآوریی، مرتب کردن و یکپارچه‌سازی داده‌ها بوده و به عنوان مهم‌ترین گام پروژه شناخته می‌شود. به طور معمول در انجام پروژه کلاسی داده کاوی این مرحله را می‌توان وقت‌گیرترین و چالش‌برانگیزترین گام اجرای پروژه دانست. چرا که در این مرحله باید به جزئیات بسیاری نظیر مقادیر از دست رفته، موارد تکراری، نقاط پرت، نویز و … پرداخت.
    داده‌کاوی: پس از گردآوری داده‌ها و طبقه‌بندی آن‌ها، انجام پروژه های data mining با اعمال الگوریتم‌ها و تکنیک‌های مختلف صورت می‌گیرد. در این مرحله از تکنیک‌های مختلفی نظیر خوشه‌بندی، رگرسیون، طبقه‌بندی، تشخیص ناهنجاری و … استفاده می‌شود.
    ارزیابی و تحلیل: پس از پایان انجام پروژه درسی داده کاوی، نتایج حاصل شده مورد ارزیابی قرار می‌گیرند و راه‌حل اعمال این نتایج در فرآیند کار بررسی می‌شود.

انجام سریع و دقیق پروژه‌های Data miningانجام سریع و دقیق پروژه‌های Data mining در کارت
مشاوره در انجام پروژه data mining

پروژه‌های داده‌کاوی اغلب بسیار چالش‌برانگیز بوده و انجام آن‌ها سختی‌های خاص خودش را دارد. به ویژه اگر دانشجو تجربه‌ی کافی در انجام پروژه داده کاوی نداشته و با مسائل و راه‌حل‌ها برای اولین بار مواجه شود. برخی از دانشجویان بر این باورند که با مرور روش‌ها و پیاده‌سازی گام به گام آن‌ها می‌توان پروژه را با کمی سعی و خطا به پایان رساند. اما این تصور همیشه هم درست نیست. در طی مراحل انجام پروژه داده کاوی دانشجو ممکن است با چالش‌هایی مواجه شود که به راحتی قابل حل نباشند.

خطاهای احتمالی و اشتباهات رایج بخشی دیگر از پارامترهایی هستند که بر فرآیند انجام پروژه data mining تاثیر می‌گذارند. اما در شرایطی که دانشجو خود اقدام به انجام پروژه های داده کاوی می‌کند، چگونه باید چنین چالش‌هایی را پشت سر بگذارد؟ دریافت مشاوره در پروژه دیتا ماینینگ یکی از راه‌هایی‌ست که می‌تواند به دانشجو کمک کند.

یکی از بخش‌های مهم ارائه خدمات data mining در کارت پروژه، برگزاری جلسات مشاوره است. در جلسات مشاوره انجام پروژه های data mining ، کارشناسان ما به تمام سوالات شما پیرامون روش‌ها و نکات مهم در انجام پروژه پاسخ خواهند داد.
صفر تا صد انجام پروژه Datamining توسط کارت صفر تا صد انجام پروژه داده کاوی توسط کارت پروژه
سفارش انجام پروژه داده کاوی

گاهی اوقات دانشجو زمان کافی را برای یادگیری داده کاوی نداشته یا در صورت داشتن مهارت، فرصت انجام پروژه را ندارد. در این صورت سفارش انجام پروژه داده کاوی را می‌توان مناسب‌ترین روش برای آماده کردن پروژه‌ای با کیفیت و تحویل به موقع آن دانست. اگر تصمیم به سفارش پروژه دارید، بهتر است همین حالا به نکات مهمی که در بخش بعد آورده‌اید توجه کنید، چرا که در صورت بی‌توجهی به این موارد ممکن است با یکی از مسائل زیر روبه‌رو شوید.

    دریافت پروژه‌ی بی‌کیفیت: بسیاری از دانشجویان موسسه یا فرد مناسبی را برای سفارش پروژه های دیتا ماینینگ حرفه ای انتخاب نمی‌کنند. در این صورت یکی از بدیهی‌ترین اتفاقات، دریافت پروژه‌ای با کیفیت بسیار پایین و نامطلوب است.
    تحویل دیرهنگام پروژه: عدم شناخت کافی از مجری پروژه پیامدهای دیگری هم‌چون تحویل دیرتر از موعد را نیز به همراه خواهد داشت. این در حالی‌ست که تحویل پروژه دیرتر از موعد مقرر، در نمره‌ی نهایی شما تاثیر منفی گذاشته یا حتی ممکن است پروژه‌تان پذیرفته نشود.
    عدم پاسخ‌گویی: اگر سفارش پروژه های data mining پیشرفته را در یک پلتفرم رندوم و بدون تحقیق و بررسی ثبت کرده‌اید، ممکن است پس از ثبت سفارش پیگیری‌هایتان به موقع پاسخ داده نشود.

برای جلوگیری از مشکلات بالا چه می‌توان کرد؟ چطور موسسه‌ای را پیدا کنیم که برای انجام پروژه های داده کاوی 100% تضمین کیفیت می‌دهد؟ در بخش بعدی به این مقوله پرداخته‌ایم.
بهترین موسسه انجام پروژه داده کاوی

چطور از دریافت پروژه‌ای با کیفیت اطمینان یافته و پروژه‌ی خود را در بهترین وبسایت برونسپاری کنیم؟ رعایت نکات زیر تا حد زیادی می‌تواند به شما در این زمینه کمک کند.
جهت سفارش انجام پروژه داده کاوی کلیک کنید

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

    بررسی نمونه پروژه داده کاوی data mining: پیش از ثبت سفارش در هر موسسه‌ای ابتدا فهرست پروژه های داده کاوی  (Data Mining) انجام شده توسط آن‌ها را بررسی کنید. آیا آن‌ها در زمینه‌های مشابه پروژه‌ی شما فعالیت داشته‌اند؟ اگر بله، چند پروژه نمونه را دریافت کرده و از کیفیت آن‌ها مطمئن شوید.
    بررسی رضایت مشتریان: رضایت مشتریان یکی از بهترین فاکتورها در بررسی عملکرد موسسه‌های خدمات دانشجویی‌ست. در وبسایت یا صفحات موسسه در شبکه‌های اجتماعی می‌توانید سطح رضایت دانشجویان را بررسی کنید.
    مقایسه‌ی قیمت‌ها: برای پرداخت هزینه مناسب انجام پروژه های داده کاوی data mining، حتماً قیمت پروژه را در وبسایت‌های مختلف بررسی و با یکدیگر مقایسه کنید.
    بررسی پشتیبانی: حتماً به نحوه‌ی پاسخ‌دهی و پیگیری و مسئولیت‌پذیری تیم مورد نظر توجه کنید.

نکات بالا را پیش از ثبت پروژه data mining در هر وبسایتی در نظر داشته باشید.
نحوه سفارش پروژه دیتاماینینگ دانشجویی

برای ثبت سفارش پروژه data mining دانشجویی در کارت پروژه طبق مراحل زیر عمل کنید.

ارسال جزئیات پروژه: اولین قدم برای درخواست انجام پروژه  data mining، ارسال اطلاعات پروژه‌تان است. ارسال این اطلاعات از طریق پیام‌رسان‌های واتساپ، تلگرام و … امکان‌پذیر است. شما هم‌چنین می‌توانید با پر کردن فرم سفارش در وبسایت، این اطلاعات را در اختیار کارشناسان ما قرار دهید.

دریافت قیمت و زمان: با بررسی اطلاعات پروژه‌تان، همکاران ما قیمت و زمان پروژه داده کاوی data mining دانشجویی شما را محاسبه کرده و طی یک تماس این موارد را به شما اعلام خواهند کرد.

پرداخت بیعانه: چنان‌چه با زمان و قیمت اعلام شده از سوی کارشناسان ما موافق باشید، می‌توانید با پرداخت نیمی از هزینه انجام پروژه داده کاوی، پروژه‌ی خود را در این وبسایت ثبت کنید.

نکته: توجه کنید که پس از پرداخت بیعانه، تغییر جزئیات پروژه و افزودن اطلاعات جدید به آن مستلزم توافق زمانی و مالی جدید خواهد بود. به این ترتیب بهتر است در زمان وارد کردن اطلاعات پروژه دقیق باشید.
مراحل انجام پروژه های دانشجویی داده کاوی –  data mining

پس از ثبت سفارش پروژه های دانشجویی داده کاوی – دیتا ماینینگ، انجام این پروژه‌ها در کارت پروژه به ترتیب زیر صورت می‌گیرد.

    انتخاب کارشناس: یکی از مهم‌ترین مراحل انجام پروژه های دیتا ماینینگ، انتخاب مناسب‌ترین کارشناس برای انجام آن است. در انتخاب کارشناس پروژه به مواردی هم‌چون تجربه، تخصص، رشته‌ی تحصیلی و … توجه می‌شود.
    ساخت پروژه: با انتخاب بهترین کارشناس، انجام پروژه های data mining صد درصد تضمینی آغاز می‌شود. پروژه‌ی شما در این مرحله به طور کامل و بر اساس اطلاعات سفارشتان کامل خواهد شد.
    ارائه‌ی بخش‌هایی از پروژه: پس از پایان انجام پروژه داده کاوی ، بخش‌هایی از پروژه در اختیارتان قرار خواهد گرفت. با بررسی فایل‌های ارسال شده از کیفیت پروژه و کامل بودن آن اطمینان خواهید یافت.
    تکمیل سفارش: پس از بررسی کیفیت پروژه نوبت به پرداخت باقی‌مانده‌ی هزینه انجام پروژه data mining می‌رسد.
    دریافت فایل: فایل نهایی انجام پروژه های داده کاوی پس از تکمیل سفارش و از طریق پیام‌رسان مورد نظرتان ارسال خواهد شد. این فایل را پس از دریافت دانلود و بررسی کنید تا از خدمات پشتیبانی متخصصین ما بهره‌مند شوید.

انجام پروژه دیتاماینینگ با قیمت مناسب

قیمت پروژه های داده کاوی چقدر است؟ این یکی از اولین سوال‌های دانشجویان در هنگام ثبت سفارش پروژه است. کارشناسان ما برای پاسخ به این سوال، پیش از هر چیز نیاز به اطلاعات و جزئیات پروژه‌تان خواهد داشت. چرا که قیمت ارائه خدمات انجام پروژه دیتاماینینگ، به پروژه‌ی شما بستگی دارد. در زیر برخی از عوامل موثر بر قیمت انجام پروژه data mining را آورده‌ایم.

    حجم پروژه: هر چه پروژه بزرگ‌تر بوده و نیاز به داده کاوی حجم گسترده‌تری از اطلاعات را داشته باشد، هزینه‌ی آن بالاتر خواهد بود.
    سختی پروژه: هر چه پروژه تخصصی‌تر و پیچیده‌تر باشد، هزینه‌ی سفارش پروژه داده کاوی (data mining) بیشتر خواهد بود.
    زمان تحویل: تحویل پروژه در زمان کوتاه‌تر با هزینه‌ی بالاتری انجام می‌شود. پروژه‌های فوری در زمانی بسیار کوتاه آماده شده و قیمت آن‌ها نیز بیشتر است.
    فارغ از مواردی که در بالا ذکر شد، هدف ما در کارت پروژه انجام پروژه داده کاوی با کیفیت و هزینه مناسب برای تمام دانشجویان است. به این ترتیب قیمت پروژه‌ها در این پلتفرم به صورت رقابتی و با تخفیفات دانشجویی اعلام می‌شود.

زمان انجام پروژه داده کاوی

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

 زبان برنامه‌نویسی مورد استفاده، اهداف پروژه، حجم اطلاعاتی که باید طبقه‌بندی شوند و … همگی از مواردی هستند که می‌توانند بر قیمت ارائه خدمات انجام پروژه های داده کاوی (Data mining) تاثیر بگذارند. کارشناسان ما با بررسی جزئیات پروژه، زمان پیشنهادی خود برای انجام پروژه را به شما اعلام می‌کنند. در صورتی که این زمان با برنامه‌ریزی شما سازگار نیست، می‌توانید با درخواست انجام فوری پروژه داده کاوی، پروژه‌تان را در زمان کوتاه‌ترین تحویل بگیرید.

همان‌طور که در بخش قبل اشاره کردیم، انجام پروژه در زمان کوتاه‌تر، هزینه‌ی بیشتری را به همراه خواهد داشت. لذا برای انجام پروژه data mining با قیمت مناسب بهتر است ثبت سفارش را برای آخرین روزها نگذارید.

کارشناسان کارت پروژه با داشتن تخصص و تجربه چندین ساله در زمینه انجام پروژه داده کاوی، می‌توانند شما را در انجام با کیفیت پروژه ها یاری کنند. شما برای سفارش پروژه داده کاوی (data mining) خود می‌توانید به صورت مستقیم از طریق فرمی که در ابتدای صفحه قرار داده شده است، پروژه خود را ثبت کنید و یا از طریق شبکه‌های اجتماعی با کارشناسان ما در ارتباط باشید.
تضمین کیفیت پروژه data mining

همان‌طور که در توضیحات مراحل انجام پروژه های  data mining خواندید، پرداخت هزینه انجام پروژه پایانی دیتاماینینگ در دو مرحله صورت می‌گیرد. یکی از دلایل اصلی این موضوع، جلب اعتماد دانشجو و ارائه‌ی نوعی از تضمین برای انجام پروژه با کیفیت بالاست. چطور؟

در هنگام سفارش و پس از آن‌که تصمیمتان برای ثبت انجام پروژه های کمک آموزشی داده کاوی در کارت پروژه قطعی شد، تنها با پرداخت نیمی از هزینه‌ی پروژه می‌توانید آن را در این وبسایت ثبت کنید. پس از پرداخت این مبلغ، انجام پروژه داده کاوی شما توسط کارشناسان آغاز شده و تا تکمیل شدن پروژه ادامه می‌یابد. پس از تکمیل انجام پروژه data mining ، همکاران ما بخش‌هایی از پروژه را برای بررسی کیفیت برای شما ارسال خواهند کرد. در این مرحله شما می‌توانید پروژه را به دقت بررسی کرده و از کیفیت آن اطمینان یابید.

پس از بررسی کیفیت انجام پروژه های داده کاوی، دانشجویان می‌توانند با خاطری آسوده باقی‌مانده‌ی هزینه را پرداخت کنند. به این ترتیب نیمی از هزینه‌ی هر پروژه به عنوان تضمین کیفیت پروژه نزد شما مانده و در صورت رضایت از کیفیت پروژه آن را پرداخت خواهید کرد.
نحوه پشتیبانی انجام پروژه data mining

تیم پشتیبانی، یکی از دلایل موفقیت کارت پروژه در جلب رضایت دانشجویان و انجام دقیق و به موقع پروژه‌هاست. همکاران ما در تیم پشتیبانی در تمام ساعات طول روز پاسخ‌گوی شما دانشجویان عزیز بوده و تماس‌ها و پیگیری‌های شما را در کم‌ترین زمان ممکن با کارشناسان در میان می‌گذارند.

پشتیبانی و پاسخ‌گویی به دانشجو، در مراحل آغازین و پیش از ثبت سفارش انجام پروژه کلاسی data mining آغاز می‌شود. در این مرحله تیم پشتیبانی ما دانشجو را در ارسال دقیق جزئیات سفارش همراهی کرده و سوالات او را در زمینه‌ی سفارش و تحویل پروژه پاسخ می‌دهند. پاسخدهی به منظور اعلام قیمت انجام پروژه های data mining مدت کوتاهی پس از ارسال جزئیات پروژه انجام می‌شود.

پس از ثبت سفارش پروژه داده کاوی (دیتاماینینگ) نیز تیم پشتیبانی ما پاسخ‌گوی سوالات و پیگیری‌های شما خواهند بود. در طی انجام پروژه های کارشناسی دیتاماینینگ توسط متخصصین، شما می‌توانید به منظور پیگیری و یا تغییر سفارش با ما تماس گرفته و بلافاصله موضوع را با کارشناسان هماهنگ کنید.

پشتیبانی پس از تحویل پروژه را نیز می‌توان یکی از فعالیت‌های مهم تیم کارت پروژه دانست. این خدمات پس از ارسال پروژه برای دانشجو آغاز شده و تا 72 ساعت ادامه خواهد داشت. به دلیل اهمیت این مرحله، در بخش بعد توضیحات بیشتری را در این زمینه ارائه می‌کنیم.
تضمین پشتیبانی انجام پروژه های  data mining

انجام پروژه و تحویل فایل نهایی آن آخرین مرحله‌ی همکاری ما با دانشجویان نیست. پس از آن‌که فایل اصلی پروژه برای شما ارسال می‌شود، همکاران ما تا 72 ساعت موظف به ارائه‌ی خدمات پشتیبانی به شما خواهند بود. اما منظور ما از خدمات پشتیبانی انجام پروژه داده کاوی چیست؟

در مرحله‌ی پشتیبانی شما تا سه روز فرصت دارید فایل نهایی پروژه را به دقت مطالعه و بررسی کنید. پاسخ به سوالات و ابهامات مطرح شده از سوی شما یکی از وظایف کارشناسان در این مرحله خواهد بود. لذا چنان‌چه سوالی درخصوص هر یک از بخش‌های پروژه برایتان پیش آمد، می‌توانید با ما تماس گرفته و توضیحات لازم را دریافت کنید.
سفارش انجام پروژه داده کاوی در کارت پروژه

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

در موارد محدود ممکن است دانشجو در هنگام بررسی فایل انجام پروژه data mining ، متوجهی اشکال یا اشتباهی شود. در این صورت کافی‌ست موضوع را با کارشناسان ما در میان گذاشته و منتظر بررسی همکاران ما بمانید. در صورتی که اشکالی مغایر با متن سفارش در فایل پروژه مشاهده شود، اصلاح آن به صورت رایگان و در زمانی کوتاه صورت خواهد گرفت.

خدمات پشتیبانی در تمام سفارش‌ها اعم از سفارش انجام پروژه های ساده  data mining و سفارش پروژه‌های پیشرفته و حرفه‌ای ارائه می‌شوند.
انجام پروژه داده کاوی توسط متخصصان  data mining

بیش از 300 کارشناس در تیم کارت پروژه فعال هستند. این کارشناسان فارغ‌التحصیلان رشته‌های تحصیلی مختلف بوده و در زمینه‌ی انجام پروژه‌های تخصصی، تجربه و دانش بالایی دارند. انجام پروژه داده کاوی (data mining) دانشجویی در کارت پروژه بر عهده‌ی متخصصین حوزه‌ی داده کاوی قرار می‌گیرد. این کارشناسان با تجربه‌ی انجام صدها پروژه داده‌کاوی، آماده‌ی انجام دقیق پروژه‌ها را در کوتاه‌ترین زمان هستند. از بین کارشناسان فعال در تیم، بهترین گزینه بر اساس پارامترهای زیر برای انجام پایان نامه داده کاوی  (data mining) شما انتخاب خواهد شد.

    تخصص: کارشناس مورد نظر حتماً باید در زمینه‌ی داده‌کاوی تخصص داشته باشد.
    رشته‌ی تحصیلی: کارشناس مجری پروژه حتماً با دانشجو هم‌رشته‌ای باشد.
    تجربه: کارشناس باید تجربه‌ی انجام پروژه های داده کاوی مشابه را داشته باشد.
    زمان: از بین افرادی که شرایط بالا را دارند، کارشناسی که بتواند پروژه را در زمان کوتاه‌تری تحویل دهد برای انجام آن انتخاب می‌شود.

این موارد در تمامی سفارش‌ها، از سفارش انجام مینی پروژه داده کاوی – دیتاماینینگ گرفته تا سفارش پروژه‌های بزرگ و تجاری مورد توجه قرار می‌گیرند.
برچسب:
پروژه دانشجویی
پ
انجام پروژه داده کاوی

گروه آریاپروژه با  داشتن ده هامجری  متخصص و با تجربه این امادگی دارد که تمامی سفارشات مربوط به حوزه ی داده کاوی را با بهترین کیفیت تحویل شما  عزیزان نماید.ما به شما اطمینان خاطرمیدهیم مطمئن ترین مکان را برای پروژه های خود را انتخاب کرده اید.

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

انجام پروژه داده کاوی در آریاپروژه به صورت کاملا رقابتی انجام میشود و ما از بین چندین پیشنهاد کمترین قیمت را خدمت شما  عزیزان اعلام می نماییم.سفارش پروژه های داده کاوی خود را به ما بسپارید و با بالاترین کیفیت پروژه خود را تحویل بگیرید.زمان انجام پروژه های داده کاوی با نظر شما تنظیم و اجرا میشود،و آریا پروژه در این زمینه خود را متعهد میداند.

جهت سفارش پروژه های داده کاوی در اریاپروژه  با شماره ۰۹۱۲۵۰۱۳۰۹۴ تماس بگیرید یا از طریق واتساپ و یا به ایدی تلگرام Mnik60@ پیام دهید.
 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 ارتقایافته از علم آمار است. داده کاوی فراتر از علم آمار است و امکاناتی را در اختیار ما قرار می دهد که علم آمار قادر به انجام آن نیست

مزایای داده کاوی

۱-از تصمیمات احساسی جلوگیری می کند و باعث می شود تا واقع بینانه تصمیم گیری کنید.۲-محیط سال های گذشته ی شرکت شما را بازبینی می کند.۳-جلوگیری کردن از گرفتن تصمیمات غیر شفاف و  نتیجه های بد۴-نشان دادن تصمیماتی که در سال های گذشته نتیجه انهابه سود بوده است.

  فعالیت های دیگر آریا پروژه

انجام پروژه داده کاوی با پایتون (Python)

انجام پروژه های پایتون Python

انجام پروژه وکا Weka

 
مراحل انجام پروژه داده کاوی در آریاپروژه به چه صورت خواهد بود؟

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

    در ابتدا پروژه داده کاوی از مسیرهای ذکر شده در سایت برایمان ارسال کنید.
      مجریان و کارشناسان آریاپروژه در کوتاه ترین زمان پروژه شما  را بررسی کرده و زمان و قیمت ر اعلام میکنند.
    درصورت موافقت شما نصف هزینه ابتدای کار دریافت میشود.
    ما در طول انجام پروژه،مراحل پیشرفت پروژه را به اطلاع شما عزیزان میرسانیم.
    پس از پایان پروژه تان ما نتایج رااز طریق فیلم و عکس به اطلاع شما میرسانیم.
    درصورت تایید شما مابقی هزینه دریافت میشود.
     و در انتها ارسال فایل نهایی پروژه برای شما عزیزان.
    مهلت ۷۲ساعته برای شما جهت بررسی پروژه و در صورت عدم اشکال و ایراد، با مجری تسویه میشود.

 
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 دهد تا باعث رشد و پیروزی او شود.
انجام پروژه های داده کاوی در نرم افزار های مختلف مانند متلب ، رپیدمایندر ، spss  و…

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.


weka
انجام پروژه داده کاوی با وکا (weka)

ژوئن 29, 2019 , admin    , بدون دیدگاه   

انجام پروژه های داده کاوی (data mining) ومشاوره پروژه های داده کاوی و انجام پایانامه داده کاوی و طرح های تحقیقاتی با وکا (weka) با کارشناسان و متخصصان ای زد سافت انجام پروژه های داده…

خواندن نوشته →
انجام پروژه های دیتاماینیگ و تحلیل آماری datamining-statics

نوامبر 8, 2016 , admin    , بدون دیدگاه   

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

انجام پروژه های دیتا ماینینگ(data mining) وتحلیل داده های آماری در زمینه تحقیقاتی صنعتی بازرگانی فن آوری اطلاعات با استفاده از اخرین متدها و روش ها

خواندن نوشته →



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 کلمنتاین(clementine) یا مدلر(IBM Spss Modeler)، 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.

Read More
پروژه بهبود فرآیند تشخیص نفوذ با تلفیق روش های درخت تصمیم و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات

سفارش انجام پروژه تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری با تلفیق روش های درخت تصمیم و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات:

 

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 درخت تصمیم (decision tree) و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (Particle swarm optimization 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.

Read More
پروژه بهبود فرآیند تشخیص نفوذ با تلفیق روش های درخت تصمیم و الگوریتم سیستم ایمنی مصنوعی

سفارش انجام پروژه تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری با تلفیق روش های درخت تصمیم و الگوریتم سیستم ایمنی مصنوعی:

 

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.

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

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های درخت تصمیم (decision tree) و الگوریتم سیستم ایمنی مصنوعی (Artificial immune system 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.

Read More
بهینه سازی ساختار شبکه عصبی با الگوریتم تکامل تفاضلی برای داده کاوی تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم تکامل تفاضلی:

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 تکامل تفاضلی (differential evolution 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.

Read More
سفارش انجام پروژه تشخیص اسپم با تلفیق روش های درخت تصمیم و الگوریتم رقابت استعماری

سفارش انجام پروژه تشخیص اسپم با تلفیق روش های درخت تصمیم و الگوریتم رقابت استعماری:

 

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

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 درخت تصمیم (decision tree) و الگوریتم رقابت استعماری (Imperialist competitive algorithm)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص اسپم مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

Read More
سفارش انجام پروژه داده کاوی فرآیند ریزش مشتری با تلفیق روش های درخت تصمیم و الگوریتم رقابت استعماری

سفارش انجام پروژه پیش بینی ریزش مشتری با تلفیق روش های درخت تصمیم و الگوریتم رقابت استعماری:

 

رویگردانی مشتریان یا ریزش مشتری، اصطلاحی تجاری اســت که برای از دست رفتن مشــتریان استفاده می‌شود. سازمان‌ها و شرکت‌هایی مانند بانک‌ها، شرکت‌های مخابراتی، ارائه‌دهندگان خدمات اینترنتــی (ISP)، شرکت‌های تلویزیون کابلی، شرکت‌های بیمه و غیره اغلب از رویگردانی مشــتریان و نرخ از دست دادن مشــتریان به‌عنوان یکی از معیارهای کلیدی سنجش در کسب‌وکار استفاده می‌کنند. دلیل این امر این است که هزینه نگهداری یک مشتری موجود بسیار کمتر از هزینه جذب یک مشتری تازه است. بنابراین این نوع بنگاه‌های اقتصادی، اغلب واحدها و بخش‌هایی به نام خدمات مشــتریان دارند که سعی می‌کنند مشــتریان رویگردان را دوباره بازگردانند زیرا مشــتریان قدیمی معمولاً ارزش بیشــتری از مشتریان جدید خلق می‌کنند. برای مطالعه ی بیشتر کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های درخت تصمیم (decision tree) و الگوریتم رقابت استعماری (Imperialist competitive algorithm)، مجموعه داده های مربوط به پیش بینی ریزش مشتری مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

Read More
پروژه تشخیص اسپم با استفاده از تلفیق شبکه ی عصبی و الگوریتم تکامل تفاضلی

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

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 تکامل تفاضلی (differential evolution 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.

Read More
پروژه داده کاوی تشخیص مشکلات ارتوپدی با نرم افزار کلمنتاین(clementine) یا مدلر(IBM Spss Modeler)

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 کلمنتاین(clementine) یا مدلر(IBM Spss Modeler)، 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.

Read More
انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم تکامل تفاضلی برای شناسایی اعداد دست نویس

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

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.

Read More
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.

Read More
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.

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.

Read More
بهینه سازی ساختار شبکه عصبی با الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات برای داده کاوی بازاریابی مستقیم

سفارش انجام پروژه داده کاوی بازاریابی مستقیم به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات:

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 تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (particle swarm optimization algorithm)، مجموعه داده های مربوط به بازاریابی مستقیم مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

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

Read More
سفارش انجام پروژه پیش بینی قیمت سهام با تلفیق روش های درخت تصمیم و الگوریتم ژنتیک

سفارش انجام پروژه پیش بینی قیمت سهام با تلفیق روش های درخت تصمیم و الگوریتم ژنتیک:

 

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های درخت تصمیم (decision tree) و الگوریتم ژنتیک(Genetic algorithm)، مجموعه داده های مربوط به پیش بینی قیمت سهام مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

Read More
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:

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.

Read More
بهینه سازی ساختار شبکه عصبی با الگوریتم ممتیک برای داده کاوی تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم ممتیک:

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 ممتیک (memetic 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.

Read More
پروژه داده کاوی امتیاز اعتباری (Credit scoring) با زبان R

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

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 زبان R، 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.

Read More
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.

Read More
پروژه داده کاوی تشخیص مشکلات ارتوپدی با نرم افزار نایم (Knime)

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 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.

Read More
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:

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.

Read More
پروژه داده کاوی تشخیص مشکلات ارتوپدی با نرم افزار رپیدماینر (RapidMiner)

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.

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

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار رپیدماینر (RapidMiner)، 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.

انجام پروژه داده کاوی (Data Mining)

انجام پروژه داده کاوی (Data Mining)

با داشتن ده ها مجری متخصص در حوزه انجام پروژه داده کاوی آماده است تا پروژه های شرکتی شما عزیزان را با کیفیتی عالی انجام دهد.جهت سفارش پروژه داده کاوی با شماره تماس بگیرید و یا به آیدی تلگرامی @پیام دهید.قیمت دهی برای پروژه های داده کاوی منصفانه انجام خواهد شد.
داده کاوی چیست؟

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

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 ؟

گروه همیارپروژه 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.
    در جریان گذاشتن شما طی مراحل انجام پروژه تان.
    ارسال نتایج برای شما پس از پایان پروژه تان از طریق فیلم و عکس.
    اخذ مابقی هزینه از شما درصورت تاییدتان.
    ارسال فایل نهایی پروژه برای شما.
    مهلت ۷۲ ساعته برای شما جهت بررسی پروژه و در صورت اشکال و ایراد، اطلاع به ما جهت رفع آن.

نمونه پروژه های آماده داده کاوی:


در دنیای امروز و با پیشرفت روزافزون علم، شاید برای شما هم سوال باشد که داده کاوی چیست؟ این مفهوم بیش از یک قرن است که وجود داشته، اما در دهه 1390 مورد توجه عموم قرار گرفته است.

دیتا ماینینگ (Data Mining) فرایند تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها توسط متخصص داده است که برای کشف هوش تجاری انجام می‌شود. استخدام داده کاو و انجام پروژه داده کاوی به شرکت‌ها کمک می‌کند تا در حل مشکلات، کاهش ریسک‌ها و استفاده از فرصت‌های جدید به‌خوبی عمل کنند.

کاربردهای داده کاوی

کاربردهای داده کاوی به متخصص داده کمک می‌کند تا با کمک تکنیک‌های آماری تحلیل داده، سوالات زمان‌بر یک تجارت را پاسخ دهد. انجام پروژه بیگ دیتا، نتایج بسیار مثبتی برای کسب‌وکارها به ارمغان می‌آورد.

ازجمله کاربردهای دیتا ماینینگ، می‌توان به تحقیقات فروش و بازاریابی، توسعه محصول و تدوین استراتژی‌های کسب درآمد و کاهش هزینه‌ها اشاره کرد.

هزینه انجام پروژه داده کاوی

استخدام داده کاوهای متخصص برای انجام پروژه بیگ دیتا، هزینه‌های خاص خودش را دارد که بر اساس حجم داده‌ها ماهیت کسب و کار و اهداف شما تعیین می‌شود. پرداخت هزینه برای استخدام داده کاو و متخصص داده، یک قدم هوشمندانه برای درک گذشته، تفسیر حال و پیش‌بینی آینده کسب‌وکار شما است.

نقش هوش مصنوعی در داده کاوی

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

یکی از ابزارهای انجام پروژه داده کاوی، هوش مصنوعی است. اما هوش مصنوعی چیست؟ با کمک سیستم AI، فعالیت‌های تحلیلی مرتبط با هوش انسانی مانند برنامه‌ریزی، یادگیری، استدلال و حل مسئله را می‌توان انجام داد. متخصص داده هنگام انجام پروژه هوش مصنوعی به شما کمک می‌کند تا بدانید کدام مشتری‌های قبلی، تبدیل به مشتریان سودآور می‌شوند. به این ترتیب شما می‌توانید با کمک این دانش، مشتریان ارزشمند را شناسایی کرده و نرخ بازگشت سرمایه خود را افزایش دهید.

AI این قابلیت را دارد که در تمامی زمینه‌ها مانند نظارت بر شبکه‌های اجتماعی، ربات‌ها، مدیریت پیش‌گیرانه، مراقبت‌های بهداشتی و بسیاری موارد دیگر، بسیار تأثیرگذار عمل کند. هوش مصنوعی درحال رشد چشمگیر و روزافزون در اطراف ما بوده و حتی با یک سرچ ساده در گوگل هم در حال استفاده از آن هستیم.

نتیجه گیری:

هوش مصنوعی و داده کاوی به‌عنوان محوری برای تحول دیجیتال جوامع دیده می‌شوند و درحال ایجاد تغییرات عظیمی در زندگی روزمره همه ما هستند. اگر نمی‌خواهید از رشد کسب‌وکارتان جا بمانید، درنگ نکنید و با استخدام داده کاو حرفه‌ای و انجام پروژه داده کاوی به‌صورت هدفمند، به بهینه‌سازی محصولات خود، بهبود برنامه‌ریزی‌های مالی و دیگر تدارکات مهم در کسب‌وکارتان بپردازید.



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 .

 
 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

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

 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

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

شبکه ‌های اجتماعی

تحلیل کردن مشتریان

تجارت الکترونیک

خودروهای خودران

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.

 

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

 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

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

 

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

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

 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  »

انجام پروژه های آماری و داده کاوی

 مطلب با موضوع «پروژه پایتون(Python)» 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:
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 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.

ادامه مطلب
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.

ادامه مطلب
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
پروژه داده کاوی تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری با پایتون (Python)

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 پایتون (Python)، 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
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
پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی چندهدفه NSGA-II در پایتون(Python)

پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی چندهدفه  NSGA-II در پایتون(Python):

در این پروژه، با استفاده از پایتون(Python)، پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی چندهدفه  NSGA-II به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.

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.

ادامه مطلب
پروژه تشخیص ناهنجاری در شبکه های اجتماعی مبتنی بر گراف
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
سفارش پروژه تشخیص ناهنجاری در شبکه های اجتماعی مبتنی بر گراف در محیط پایتون:

تشخیص ناهنجاری به تشخیص الگوهای موجود در یک مجموعه اطلاعات داده شده، که با رفتار بهنجار (نرمال) از پیش مقررشده، مطابقت ندارد، اشاره دارد؛ بنابراین الگوهای تشخیص داده شده، ناهنجاری‌ها نامیده می‌شوند و اغلب به اطلاعات حیاتی و کارآمد، در چندین حوزهٔ کاربرد، ترجمه می‌شوند. همچنین ناهنجاری‌ها به عنوان دورافتادگی، تغییر، انحراف، تعجب، نابجایی، صفات عجیب، نفوذ و غیره ارجاع می‌شوند. برای مطالعه ی بیشتر کلیک کنید.

در شبکه های اجتماعی، با توجه ساختار به خصوص داده های آنها، فرآیند تشخیص ناهنجاری تا حدی پیچیده تر از مجموعه داده های متداول می باشد.در این پروژه، با استفاده از محیط برنامه نویسی پایتون، فرآیند کامل پیاده سازی تشخیص ناهنجاری در شبکه های اجتماعی مبتنی بر گراف ارائه می شود.

ادامه مطلب
پروژه آموزشی سیستم های توصیه گر (recommender system) در محیط پایتون

سفارش پروژه آموزشی سیستم های توصیه گر (recommender systems) در محیط پایتون:

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.

در این پروژه، با استفاده از محیط برنامه نویسی پایتون، فرآیند کامل پیاده سازی سیستم های توصیه گر آموزش داده می شود.

ادامه مطلب
پروژه آموزشی یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در محیط پایتون

سفارش پروژه آموزشی یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در محیط پایتون:

یادگیری انتقال (Transfer learning) بر نگهداری دانش بدست آمده ضمن حل یک مساله و اعمال آن بر مسائل متفاوت ولی مرتبط دیگر متمرکز شده است ، به عبارتی به معنای استفاده از یک مدل از پیش آموزش دیده در یک کاربرد جدید است. امروزه در یادگیری عمیق از فرآیند یادگیری انتقالی به طور گسترده استفاده می شود، زیرا امکان آموزش شبکه‌های عصبی عمیق را با داده‌های نسبتا کمی فراهم می‌کند.

در این پروژه، با استفاده از محیط برنامه نویسی پایتون و کتابخانه Keras، فرآیند کامل پیاده سازی یادگیری انتقالی آموزش داده می شود.

ادامه مطلب
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:

 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 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.

ادامه مطلب
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
پروژه داده کاوی تشخیص تقلب در کارت های اعتباری با پایتون (Python)

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 پایتون (Python)، 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.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
ادامه مطلب
پروژه داده کاوی تشخیص تقلب با پایتون (Python)

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 پایتون (Python)، 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 مشکلات ارتوپدی با پایتون (Python)

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 پایتون (Python)، 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
پیاده سازی الگوریتم تکامل تفاضلی در پایتون(Python)

پیاده سازی الگوریتم تکامل تفاضلی در پایتون(Python):

در این پروژه، با استفاده از پایتون(Python)، پیاده سازی الگوریتم تکامل تفاضلی به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.

ادامه مطلب
پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات در پایتون(Python)

پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی ازدحام در پایتون(Python):

الگوریتم PSO یک الگوریتم جستجوی جمعی است که از روی رفتار اجتماعی دسته‌های پرندگان مدل شده‌است. در ابتدا این الگوریتم به منظور کشف الگوهای حاکم بر پرواز هم‌زمان پرندگان و تغییر ناگهانی مسیر آن‌ها و تغییر شکل بهینهٔ دسته به کار گرفته شد. در PSO، ذرات در فضای جستجو جاری می‌شوند. تغییر مکان ذرات در فضای جستجو تحت تأثیر تجربه و دانش خودشان و همسایگانشان است؛ بنابراین موقعیت دیگر توده ذرات روی چگونگی جستجوی یک ذره اثر می‌گذارد. نتیجهٔ مدل‌سازی این رفتار اجتماعی فرایند جستجویی است که ذرات به سمت نواحی موفق میل می‌کنند. ذرات از یکدیگر می‌آموزند و بر مبنای دانش بدست آمده به سمت بهترین همسایگان خود می‌روند اساس کار PSO بر این اصل استوار است که در هر لحظه هر ذره مکان خود را در فضای جستجو با توجه به بهترین مکانی که تاکنون در آن قرار گرفته‌است و بهترین مکانی که در کل همسایگی‌اش وجود دارد، تنظیم می‌کند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از پایتون(Python)، پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی ازدحام به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
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.
 مطلب با موضوع «پروژه پایتون(Python)» ثبت شده است
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
عقیده کاوی نظرات کاربران دیجی کالا با پایتون (Python)

سفارش انجام پروژه عقیده کاوی نظرات کاربران دیجی کالا:
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
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 پایتون (Python)، 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
پیاده سازی الگوریتم رقابت استعماری در پایتون(Python)

پیاده سازی الگوریتم رقابت استعماری در پایتون(Python):

در این پروژه، با استفاده از پایتون(Python)، پیاده سازی الگوریتم رقابت استعماری به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.

ادامه مطلب
پیاده سازی الگوریتم سیستم ایمنی مصنوعی در پایتون(Python)

پیاده سازی الگوریتم سیستم ایمنی مصنوعی در پایتون(Python):

در این پروژه، با استفاده از پایتون(Python)، پیاده سازی الگوریتم سیستم ایمنی مصنوعی به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.

ادامه مطلب
پیاده سازی الگوریتم کلونی زنبور عسل در پایتون(Python)
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
پیاده سازی الگوریتم کلونی زنبور عسل در پایتون(Python):

در این پروژه، با استفاده از پایتون(Python)، پیاده سازی الگوریتم کلونی زنبور عسل به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.

ادامه مطلب
پیاده سازی الگوریتم جستجوی هارمونی در پایتون(Python)

پیاده سازی الگوریتم هارمونی در پایتون(Python):

در این پروژه، با استفاده از پایتون(Python)، پیاده سازی الگوریتم هارمونی به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.

ادامه مطلب
پیاده سازی الگوریتم ژنتیک در پایتون(Python)

پیاده سازی الگوریتم ژنتیک در پایتون(Python):

الگوریتم‌های ژنتیک (به انگلیسی: Genetic algorithm) تکنیک جستجو در علم رایانه برای یافتن راه‌حل تقریبی برای بهینه‌سازی مدل، ریاضی و مسائل جستجو است. الگوریتم ژنتیک نوع خاصی از الگوریتم‌های تکاملی است که از تکنیک‌های زیست‌شناسی فرگشتی مانند وراثت، جهش زیست‌شناسی و اصول انتخابی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیش‌بینی یا تطبیق الگواستفاده می‌شود. الگوریتم‌های ژنتیک اغلب گزینه خوبی برای تکنیک‌های پیش‌بینی بر مبنای رگرسیون هستند. در مدل‌سازی الگوریتم ژنتیک یک تکنیک برنامه‌نویسی است که از تکامل ژنتیکی به عنوان یک الگوی حل مسئله استفاده می‌کند. مسئله‌ای که باید حل شود دارای ورودی‌هایی می‌باشد که طی یک فرایند الگوبرداری شده از تکامل ژنتیکی به راه‌حلها تبدیل می‌شود سپس راه حلها به عنوان کاندیداها توسط تابع ارزیاب (Fitness Function) مورد ارزیابی قرار می‌گیرند و چنانچه شرط خروج مسئله فراهم شده باشد الگوریتم خاتمه می‌یابد. بطور کلی یک الگوریتم مبتنی بر تکرار است که اغلب بخش‌های آن به صورت فرایندهای تصادفی انتخاب می‌شوند که این الگوریتم‌ها از بخش‌های تابع برازش، نمایش، انتخاب وتغییر تشکیل می‌شوند.. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد الگوریتم ژنتیک کلیک کنید.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
در این پروژه، با استفاده از پایتون، پیاده سازی الگوریتم ژنتیک به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.

ادامه مطلب
پیاده سازی الگوریتم ممتیک در پایتون(Python)

پیاده سازی الگوریتم ممتیک در پایتون(Python):

در این پروژه، با استفاده از پایتون، پیاده سازی الگوریتم ممتیک به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.

ادامه مطلب
پروژه داده کاوی تشخیص اسپم با پایتون (Python)

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص اسپم با پایتون (Python):

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 پایتون (Python)، 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
پروژه داده کاوی پیش بینی نرخ جرم و جنایت با پایتون (Python)

سفارش انجام پروژه داده کای یش بینی نرخ جرم و جنایت با  پایتون:
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 پایتون (Python)، 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 مطلب
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
پروژه داده کاوی بازاریابی مستقیم (Direct marketing) با پایتون (Python)

سفارش انجام پروژه داده کاوی بازاریابی مستقیم:
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
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 پایتون (Python)، 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 پایتون (Python)

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 پایتون (Python)، 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
دریافت ویدیوی آموزشی عقیده کاوی به کمک پایتون (Python)
برای نمایش مطلب باید رمز عبور را وارد کنید
پروژه داده کاوی پیش بینی نقص در ماژول های نرم افزاری با پایتون (Python)

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.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
در این پروژه، با استفاده از پایتون (Python)، 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 پایتون (Python)

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 پایتون (Python)، 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 سرطان با پایتون (Python)

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 پایتون (Python)، 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.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
ادامه مطلب
پروژه داده کاوی تشخیص بیماری های قلبی با پایتون (Python)

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 پایتون (Python)، 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 پایتون(Python)

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.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
در این پروژه، با استفاده از پایتون (Python)، 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.
 مطلب با موضوع «شبکه کاوی(Social media mining)» ثبت شده است
پروژه تشخیص ناهنجاری در شبکه های اجتماعی مبتنی بر گراف

سفارش پروژه تشخیص ناهنجاری در شبکه های اجتماعی مبتنی بر گراف در محیط پایتون:

تشخیص ناهنجاری به تشخیص الگوهای موجود در یک مجموعه اطلاعات داده شده، که با رفتار بهنجار (نرمال) از پیش مقررشده، مطابقت ندارد، اشاره دارد؛ بنابراین الگوهای تشخیص داده شده، ناهنجاری‌ها نامیده می‌شوند و اغلب به اطلاعات حیاتی و کارآمد، در چندین حوزهٔ کاربرد، ترجمه می‌شوند. همچنین ناهنجاری‌ها به عنوان دورافتادگی، تغییر، انحراف، تعجب، نابجایی، صفات عجیب، نفوذ و غیره ارجاع می‌شوند. برای مطالعه ی بیشتر کلیک کنید.

در شبکه های اجتماعی، با توجه ساختار به خصوص داده های آنها، فرآیند تشخیص ناهنجاری تا حدی پیچیده تر از مجموعه داده های متداول می باشد.در این پروژه، با استفاده از محیط برنامه نویسی پایتون، فرآیند کامل پیاده سازی تشخیص ناهنجاری در شبکه های اجتماعی مبتنی بر گراف ارائه می شود.
 مطلب با موضوع «سیستم توصیه گر (recommender system)» ثبت شده است
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.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
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.

ادامه مطلب
پروژه آموزشی سیستم های توصیه گر (recommender system) در محیط پایتون

سفارش پروژه آموزشی سیستم های توصیه گر (recommender systems) در محیط پایتون:

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.

در این پروژه، با استفاده از محیط برنامه نویسی پایتون، فرآیند کامل پیاده سازی سیستم های توصیه گر آموزش داده می شود.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

انجام پروژه داده کاوی پروژه داده کاوی تشخیص مشکلات ارتوپدی با زبان R

 مطلب با موضوع «پروژه R» ثبت شده است
پروژه داده کاوی بازاریابی مستقیم (Direct marketing) با زبان R
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
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 زبان R، 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 تشخیص اسپم (Spam Detection) با زبان R

سفارش انجام پروژه داده کاوی نشخیص اسپم:

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 زبان R، 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.

ادامه مطلب
پروژه داده کاوی تشخیص تقلب در کارت های اعتباری با زبان R

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 زبان R، 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.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
ادامه مطلب
پروژه داده کاوی پیش بینی نرخ جرم و جنایت (Crime Rate Prediction) با زبان R

سفارش انجام پروژه داده کاوی پیش بینی نرخ جرم و جنایت:
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 زبان R، 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 مطلب
پیاده سازی الگوریتم ژنتیک در زبان R

پیاده سازی الگوریتم ژنتیک در زبان R:

الگوریتم‌های ژنتیک (به انگلیسی: Genetic algorithm) تکنیک جستجو در علم رایانه برای یافتن راه‌حل تقریبی برای بهینه‌سازی مدل، ریاضی و مسائل جستجو است. الگوریتم ژنتیک نوع خاصی از الگوریتم‌های تکاملی است که از تکنیک‌های زیست‌شناسی فرگشتی مانند وراثت، جهش زیست‌شناسی و اصول انتخابی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیش‌بینی یا تطبیق الگواستفاده می‌شود. الگوریتم‌های ژنتیک اغلب گزینه خوبی برای تکنیک‌های پیش‌بینی بر مبنای رگرسیون هستند. در مدل‌سازی الگوریتم ژنتیک یک تکنیک برنامه‌نویسی است که از تکامل ژنتیکی به عنوان یک الگوی حل مسئله استفاده می‌کند. مسئله‌ای که باید حل شود دارای ورودی‌هایی می‌باشد که طی یک فرایند الگوبرداری شده از تکامل ژنتیکی به راه‌حلها تبدیل می‌شود سپس راه حلها به عنوان کاندیداها توسط تابع ارزیاب (Fitness Function) مورد ارزیابی قرار می‌گیرند و چنانچه شرط خروج مسئله فراهم شده باشد الگوریتم خاتمه می‌یابد. بطور کلی یک الگوریتم مبتنی بر تکرار است که اغلب بخش‌های آن به صورت فرایندهای تصادفی انتخاب می‌شوند که این الگوریتم‌ها از بخش‌های تابع برازش، نمایش، انتخاب وتغییر تشکیل می‌شوند.. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد الگوریتم ژنتیک کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از زبان R، پیاده سازی الگوریتم ژنتیک به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.

ادامه مطلب
عقیده کاوی نظرات کاربران دیجی کالا با زبان R

سفارش انجام پروژه عقیده کاوی نظرات کاربران دیجی کالا:
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
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 زبان R، 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
پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات در زبان R

پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی ازدحام در زبان R:

الگوریتم PSO یک الگوریتم جستجوی جمعی است که از روی رفتار اجتماعی دسته‌های پرندگان مدل شده‌است. در ابتدا این الگوریتم به منظور کشف الگوهای حاکم بر پرواز هم‌زمان پرندگان و تغییر ناگهانی مسیر آن‌ها و تغییر شکل بهینهٔ دسته به کار گرفته شد. در PSO، ذرات در فضای جستجو جاری می‌شوند. تغییر مکان ذرات در فضای جستجو تحت تأثیر تجربه و دانش خودشان و همسایگانشان است؛ بنابراین موقعیت دیگر توده ذرات روی چگونگی جستجوی یک ذره اثر می‌گذارد. نتیجهٔ مدل‌سازی این رفتار اجتماعی فرایند جستجویی است که ذرات به سمت نواحی موفق میل می‌کنند. ذرات از یکدیگر می‌آموزند و بر مبنای دانش بدست آمده به سمت بهترین همسایگان خود می‌روند اساس کار PSO بر این اصل استوار است که در هر لحظه هر ذره مکان خود را در فضای جستجو با توجه به بهترین مکانی که تاکنون در آن قرار گرفته‌است و بهترین مکانی که در کل همسایگی‌اش وجود دارد، تنظیم می‌کند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از زبان R، پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی ازدحام به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
ادامه مطلب
پیاده سازی الگوریتم تکامل تفاضلی در زبان R

پیاده سازی الگوریتم تکامل تفاضلی در زبان R:

در این پروژه، با استفاده از زبان R، پیاده سازی الگوریتم تکامل تفاضلی به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.

ادامه مطلب
پیاده سازی الگوریتم هارمونی در زبان R

پیاده سازی الگوریتم هارمونی در زبان R:

در این پروژه، با استفاده از زبان R، پیاده سازی الگوریتم هارمونی به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.

ادامه مطلب
پروژه داده کاوی امتیاز اعتباری (Credit scoring) با زبان R
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
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 زبان R، 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 زبان R

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 زبان R، 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 زبان R

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.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
در این پروژه، با استفاده از زبان R، 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 پیش بینی نقص در ماژول های نرم افزاری با زبان R

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 زبان R، 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 زبان R
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
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 زبان R، 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 زبان R

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 زبان R، 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.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
ادامه مطلب
پروژه داده کاوی تشخیص سرطان با زبان R

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 زبان R، 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 زبان R

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 زبان R، 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 زبان R

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 زبان R، 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

سازی یا پیش پردازش داده ها

آماده سازی داده ها برای داده کاوی



آماده سازی داده ها برای داده کار

از داده کاوی؛ به عنوان مرحله ای از فرایند کشف دانش که الگوها و یا مدل ها را در میان انبوهی از داده ها پیدا می کند؛ یاد می شود. خروجی فرایند داده کاوی معمولاً غیر بدیهی و البته درک است. علاوه بر این، داده کاوی علمی است که از تلفیق علوم متفاوت همچون؛ آمار، یادگیری ماشینی، پایگاه های اطلاعاتی و مانند آن شکل می گیرد و ماده اولیه به کار رفته در آن، داده (اطلاعات) است. از این رو سنگ بنای عملیات داده کاوی خوب، به کارگیری و دسترسی به داده های اولیه خوب ومناسب است؛ که از آن به آماده سازی یا پیش پردازش 6 داده ها یاد می شود. در واقع برای کشف دانش به کمک داده کاوی بایستی مقدماتی صورت گیرد؛ که مجموعه این اقدامات را آماده سازی داده ها گویند.

اهمیت آماده سازی داده ها :
 اهمیت آماده سازی داده ها به دلیل این واقعیت است که؛ “فقدان داده با کیفیت برابر با فقدان کیفیت در نتایج کاوش است” 7 و ” ورودی بد خروجی بد به دنبال دارد”8 در جدول 1 مقایسه ای بین اهمیت آماده سازی داده ها نسبت به سایر گام های کشف دانش به کمک داده کاوی صورت گرفته است. با این حال، متأسفانه بسیاری اهمیت آماده سازی داده ها را فراموش کرده و یا آن را کم اهمیت می انگارند. از این رو تلاش های بسیاری برای بسط و توسعه آماده سازی داده ها در داده کاوی روی داده است.وظیفه اصلی پیش پردازش داده ها؛ سازمان دهی داده ها در شکل های استاندارد برای داده کاوی و یا سایر عملیات مبتنی بر کامپیوتر است؛ که در ادامه مو رد اشاره قرار گرفته است.

کارهای عمده در آماده azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com:
 1-فهم داده:با کمک این موضوع، می توان مراحل بعدی عملیات داده کاوی را بهبود داد. به این معنی که می توان جامع و مانع بودن داده ها، هدف و کاربرد داده ها و مواردی از این دست را درک کرد تا ضمن افزایش قابلیت اطمینان به عملیات داده کاوی، سرعت انجام کار نیز افزایش یابد.
2-پاک سازی داده: این مرحله شامل؛ پر کردن داده های گم شده، هموار کردن نویزها، شناخت و حذف داده های پرت و بر طرف کردن ناسازگاری هاست.
3- یکپارچه سازی داده: این موضوع، معمولاً به هنگام تلفیق چندین پایگاه داده یا فایل اهمیت می یابد. مسایلی هم چون افزونگی داده ها در این دسته قرار می گیرند.
4-تبدیل داده: در این مرحله از پیش پردازش داده ها، با عملیاتی همچون نرمال سازی، تغییر و تجمیع داده ها روبرو هستیم.
5-کاهش داده و کاهش بعد: هدف از این مرحله آن است که به حجم کوچک تری از داده ها دست یابیم. نکته مهم در این مرحله از آماده سازی داده ها، آن است که دست یابی به نتایج تحلیلی مشابه با اصل و تمام داده ها تضمین گردد؛ چرا که در غیر این صورت این کاهش اثر مثبتی برای ما در پی نخواهد داشت.
از آن جا که، هر یک از موضوعات مطرح شده در پیش پردازش داده ها، نیازمند بحثی مفصل و طولانی در مفاهیم ودر تکنیک های اجرایی است؛ ارایه آن ها در این مجموعه نمی گنجد.
از این رو، با توجه به اهمیت موضوع پاک سازی داده ها و عمومیت آن در هر نوع عملیات آماده سازی برای داده آمایی، در ادامه، بیشتر این مبحث را مورد توجه قرار داده و سایر موارد را به مقالات دیگری موکول خواهیم کرد.

پاک سازی داده ها:
 در پاک سازی داده ها به نوعی با تمیز کاری داده که گاهی تنظیف داده نیز نامیده می شود؛ روبروییم. پاک سازی داده ها، فرآیند تشخیص و حذف یا تصحیح اطلاعات در یک پایگاه داده است که دارای برخی خطاهاست. اهمیت این فرایند تا آن جاست که، قیمت نرم افزارهای مربوط به تمیز کردن داده ها بسیار گزاف و خارج از تصور بسیاری افراد است. محدوده قیمت نرم افزارهای خوب مربوط به تمیز کردن داده ها بین 000,20 تا 000,300 دلار قیمت است.

وظایف پاک سازی داده:  الف)اکتساب داده و فراداده: در این مرحله، مواردی همچون شناخت نقش، نوع و جزییات کاربردی داده مورد بررسی قرار می گیرد. به علاوه در مواردی که نیاز است تا انباره های داده و بازارهای داده ای ساخته شوند ممکن است نیازمند ساخت فراداده برای داده هایمان باشیم.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
ب)پر کردن داده های گم شده/مفقوده: گاهی با مشکل فقدان داده ها روبرو هستیم. دلایل مختلفی برای نبود داده ها ذکر شده است؛ که عبارتند از:
*داده ها هنگام ورود حایز اهمیت نبوده اند.
*در تجهیزات ثبت داده ها ایراد وجود دارد.
*به خاطر دشواری فهم، داده وارد نشده است.
*داده مورد نظر، با داده دیگر ناسازگار بوده و به ناچار حذف شده است.
حال باید دید که چگونه باید با این مشکل برخورد کرد. انتخاب روش برخورد با داده ها که وجود ندارد؛ بستگی به شرایط مسأله دارد. یکی از شرایط موثر در این تصمیم گیری ها آن است که دریابیم چه عاملی دلیل فقدان داده ها بوده است.
برخی داده ها مفقوده کاملاً از نظر آماری غیر وابسته به داده هایی است که تا کنون مشاهده شده ان ؛ این داده ها را مفقود شده ی کاملاً تصادفی 9 می گویند. در برخی موارد نیز مقادیر مفقوده، تصادفی 10 هستند و به تعدادی از متغیرها یا طبقه داده های پیش بینی کننده مشروط می باشند. دسته ای دیگر از داده های مفقوده نیز، غیر قابل چشم پوشی 11 هستند؛ به این معنا که این نوع داده های مفقوده به کمک داده های مشاهده شده قبل از خود قابل نقل هستند. این قبیل تفاوت ها سبب می شود که روش های متفاوتی برای برخورد با مقادیر مفقوده مورد استفاده قرار گیرد.
حذف رکورد: این روش برای عملیات دسته بندی و بر روی داده های طبقه ای صورت می گیرد. نکته ای که باید مد نظر باشد آن است که اگر تعداد داده های مفقوده زیاد باشد؛ استفاده از این روش سبب می شود که حجم نمونه به شدت کاهش یابد. این مشکل به شکل ویژه هنگامی اثرات خود را بر نتایج نشان می دهد که برخی از نمونه داده ها بسیار نادر و کم بوده و حذف رکورد مربوط به آن ها، سبب از دست دادن نمونه ای با ارزش شود. از این رو حذف رکورد بایستی در موارد خاص انجام گیرد.

حذف مشاهده:
این انتخاب زمانی روی می دهد که رکورد دارای مقدار مفقوده، مورد نیاز باشد؛ چرا که در غیر این صورت بود یا نبود مقدار برای ما مهم نیست. البته در صورت نیاز به استفاده از این روش باید به یاد داشته باشیم که محاسبات انجام شده برای مقادیر آمار توصیفی؛ از قبیل میانگین، واریانس و کواریانس به اندازه های متفاوت نمونه مربوط خواهد شد که تأثیر آن باید مد نظر باشد.

پر کردن به صورت دستی:
 همان گونه که قابل پیش بینی هم می باشد این روش چندان عملی نیست؛ چرا که پیدا کردن و اصطلاحات لازم زمان بر است. البته در برخی مواقع ای تنها راه حل ممکن است. مثلاً، دو نام و آدرس فرضی محمد رحیمی ساکن تهران و محمدامین رحیمی ساکن تهران را در نظر بگیرید. اگر این دو نفر دقیقاً یکی بوده و تمامی سایر مشخصات آن ها نیز یکی باشند؛ تشخیص و رفع این مشکل ممکن است به کمک کامپیوتر مقدور نباشد. البته این موارد بسیار محدود است. پر کردن به صورت خودکار: این راه حل دارای چندین زیر روش است پر کردن خودکار به چند روش زیر ممکن است:
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
پرکردن با مقدار ثابت سراسری:
 در این موارد مقادیر مفقوده با مقداری هم چون، Unknown پر می شوند. مسأله ای که در این صورت با آن مواجه خواهیم بود آن است که، ممکن است در حجم بالای داده ها ویژگی مقدار دهی شده با این مورد، جزء داده های محاسباتی محسوب شده ودر محاسبات منظور گردد؛ و به این شکل ایجاد خطا نماید. به علاوه هنگامی که عملیات پاگ سازی داده ها برای ساخت انبار داده استفاده می شود، این روش انتخاب مناسبی نخواهد بود.

پرکردن با میانگین ویژگی:
 استفاده از این روش ممکن است سبب شود تا به دلیل تاثیر مقادیر نسبت داده شده به این ویژگی، نتایج به دست آمده به نفع این میانگین بایاس شود؛ حتی ممکن است اتخاذ این روش سبب حذف یا انتقال رکوردهای مربوط به یک دسته خاص از داده ها به سمت دسته نتایج دیگری شده و یک دسته مهم و واقعی از نتایج را نادیده بگیریم.

پرکردن با مقادیر با احتمال بیشتر:
 این روش که پرکاربردترین روش قابل اعتماد است، شامل روش های استنتاجی و به کارگیری فرمول های بیزین، رگرسیون و درخت تصمیم است. به نوعی در این روش ها بر اساس استنتاج منطقی که مبتنی بر نوع اطلاعات موجود است؛ عمل پیش بینی صورت می گیرد. علاوه بر این موارد؛ روش های دیگری هم چون، پر کردن مقادیر با میانگین ویژگی برای کلاس های مشابه، نیز وجود دارد که چندان متداول نمی باشند.
باز هم بایستی یادآوری کنیم که ، نوع داده ها و شناخت آن ها قبل از پرکردن مقادیر مفقوده ضروری است. مثلاً نمی توان داده طبقه ای را با روش میانگین ویژگی پرکرد، چرا که میانگین برای این نوع داده ها قطعاً بی معنا خواهد بود. درک این موارد در مواجهه با این قبیل مشکلات اهمیتی حیاتی دارد.

ج)حل مشکل افزونگی(در عملیات تجمیع داده ها):
 همان گونه که می دانید؛ برای کار با داده ها در بسیاری مواقع، آن ها را از منابع و پایگاه داده های مختلف در کنار یکدیگر تجمیع می کنیم. در داده کاوی این موضوعات در قالب ساخت بازارهای داده و انبارهای داده مورد بررسی قرار می گیرد که نیازمند بحثی مفصل است. به هر حال پایگاه های مختلف داده هنگامی که گسسته از یکدیگر طراحی می شوند؛ به ناچار دارای فیلدهای و داده ها ی یکسانی هستند که اتفاقاً داده های حیاتی پایگاه داده ها و سیستم هاست.
برای این گونه مسایل روش های متعددی وجود دارد که برخی از آن ها هم چونه افزونگی 12 معمول در پایگاه داده ها را با آزمون های مختلف آماری می توان حل کرد.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
د)یکسان سازی فرمت ها:
 این موضوع نیز یکی از مسایل مهم به هنگام تجمیع داده هاست که به دلیل اهمیت آن و پنهان بودن زوایای آن از دید داده کاوان؛ آن را به شکل مجزا مورد اشاره قرار داده ایم. برای درک پنهان و مشکل بودن تشخیص این موارد بهتر است مثالی مطرح کنیم. به عنوان مثال در مورد فیلد تاریخ، فرمت های مختلفی برای ذخیره داده ها استفاده می شود؛ که در صورت عدم دقت به این مسأله، داده کاوی، اثربخشی لازم را به دنبال نداشته و بازسازی انباره های داده ساخته شده نیز،هزینه بالایی به دنبال خواهد داشت. راه حل این مشکل عموماً در گرو درک داده های موجود در پایگاه های مختلف، از قبل تجمیع آن هاست.

ه) تصحیح داده های ناسازگار: این مشکل مربوط به تناقض در داده ها بوده و از جمله مواردی است که نیازمند تجربه و صرف وقت بسیار است. به عنوان مثال وجود در فیلد تاریخ تولد و سن مربوط به یک مشتری خاص، در صورتی که همخوانی لازم را نداشته باشد، ناسازگاری محسوب می شود. این گونه خطاها ممکن است به دلیل استفاده از منابع مختلف داده و در زمان ترکیب دو منبع مختلف از داده ها روی دهد.
اما مشکل عمده ای که با آن مواجه می شویم و تشخیص آن بسیار مشکل است؛تعیین ناسازگاری های نهفته است. به عنوان مثال اگر به دنبال کشف الگو در مورد مسائل مربوط به هتل داری باشید و قیمت مربوط به هتل های دنیا را از منابع مختلف جمع آوری کنید، جدای از بحث تبدیل نرخ ها و رفع ناسازگاری مربوط به مسایل خاص ارزی هر کشور، باز هم قیمت هتل ها نمی تواند ملاک مناسبی باشد؛ چرا که لازم است تا خدماتی همچون، صبحانه رایگان، استخر و سایر خدماتی را که در جاهای مختلف به شیوه های مختلف ارایه می شود، مد نظر داشت. به عبارتی قیمت هر شب اقامت در هتل در کنار نوع، شیوه و مقدار ارایه خدمات جانبی آن معنا پیدا می کند.
روش عمده و اصلی در حل ناسازگاری ها درک ماهیت داده ها است. اما در مواردی نیز ناسازگاری ها را که حاصل تجمیع چند منبع مختلف بوده و بیانگر افزونگی داده هاست؛ می توان با کمک روش های آماری بر طرف کرد.

و) مواجهه با داده های نویز؛ داده های پرت؛ و هموار کردن اغتشاشات داده ها:
 قبل از هر چیز دیگر در این جا لازم است تا تفاوت بین داده های نویز و داده های پرت14 را درک کنیم. این تفاوت در این نکته است که داده های نویز در اثر خطاهای تصادفی بروز می کنند. از جمله عواملی که سبب بروز داده نویز می شود؛ می توان به موارد زیر اشاره کرد:
*استفاده از ابزارهای معیوب جمع آوری داده
*مسائا و مشکلات حین ورود داده
*محدودیت فناوری.
قبل از بیان روش های مواجهه با این گونه اغتشاشات داده ای، به یاد داشته باشید که تشخیص نویز یا پرت بودن مهم تر از حل این مشکل است! تشخیص اشتباه همواره درمان اشتباه به همراه دارد. از این رو بایستی مطمئن شد که اولاً آن چه گمان می کنیم مثلاً داده نویز است؛ واقعاً داده نویز باشد تا مبادا به عنوان انجام اصلاح در داده، داده ای با ارزش را تغییر دهیم.
برای مواجهه با داده نویز و هموار کردن داده ها، روش های مختلفی وجود دارد، که از جمله می توان به گسسته سازی 15 داده ها، رگرسیون، خوشه بندی و روش های ترکیبی بازرسی ماشین و انسان 16 اشاره کرد. البته برخی از این روش ها، هم چون استفاده از رگسیون و خوشه بندی در داده های پرت نیز به کابرد دارد. از این رو آن ها را تنها یک مرتبه توضیح می دهیم.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
تلخیص توصیفی داده ها:نتایج حاصل از تلخیص توصیفی داده ها می تواند به شکل گرافیکی درآمده و درک و توصیف داده ها را میسر سازد. از جمله گراف هایی که برای نمایش گرافیکی تلخیص توصیفی داده ها استفاده می شود می توان به؛ هیستوگرام، چندک18،چندک چندک، نمودارپراکندگی نمودار لویس 19 ،نمودار جعبه 20 ،نمودار میله ای این ها اشاره کرد. نرم افزارهای مختلف آماری بسیاری از نرم افزارهای کاربردی داده کاوی با فراهم کردن امکان نمایش گرافیکی داده های توصیفی تلخیص شده، در عملیات آماده سازی داده ها سهیم شده اند.

گسسته سازی:
هدف از این روش آن است که داده ها را بر حسب قواعدی در دسته بندی هایی قرار دهیم؛ و دسته ای را که تعداد داده های موجود در آن بسیار کم باشد، کنار می گذاریم. توجیه آن است که این داده ها با دیگر داده ها تفاوت داشته و بنا به اشتباهاتی به وجود آمده اند. فراموش نکنیم که این روش نبایستی حذف نمونه های ارزشمند را در تشخیص الگوها به همراه داشته باشد. از این رو تأکید می کنیم که تشخیص نویز یا پرت بودن داده؛ از حل مشکل آن مهم تر است. رگسیون: رگسیون تنها روشی است که در صورت مهیا بودن شرایط استفاده، علاوه بر مشخص نمودن داده مغشوش برای آن مقدار هم پیشنهاد می دهد. رگسیون بر روی تعداد مختلف ویژگی قابل اجراست. در صورتی که بر روی دو محور متعامد تنها دو ویژگی را در نظر داشته باشیم خروجی رگسیون برازش خطی برای تطبیق نقاط این دو ویژگی است که به آن رگسیون خطی می گویند. در صورتی که تعداد بیشتری متغیر و با انواع ارتباط خطی و غیر خطی داشته باشیم رگسیون ما یک رگسیون چند متغیره و یا غیر خطی خواهد بود. قبل از استفاده از روش رگسیون بهتر است تا ویژگی هایی را که پیش بینی کننده خوبی برای متغیر وابسته هستند؛ انتخاب کنیم. این کار یا بر اساس نظر خبره و یا به کمک تست های مختلف آماری از قبیل تست های جهت و میزان همبستگی صورت می گیرد. مسأله مهم برای استفاده از رگسیون آن است که این روش به داده های پرت حساس است. از این رو می توان با تعیین اولیه برخی نقاط پرت توسط این روش یا هر روش دیگر و حذف آن ها دوباره رگسیون را تکرار کرد تا در حرحله تعدادی داده مغشوش مشخص و مقادیر پیش بینی شده آن با نظر خبره تأیید گردد. نکته مهم دیگر آن که، دامنه استفاده از رگسیون محدود به داده های عددی نیست و با انجام مقدماتی می توان برای داده های گسسته طبقه ای و ترتیبی نیز مورد استفاده قرار گیرد. از این قبیل موارد میتوان به رگسیون لجستیک و پواسون اشاره کرد که بیان جزییات مربوط به آن ها در این مقوله نمی گنجد. خوشه بندی: از خوشه بندی نیز می توان برای تعیین داده ها و خوشه هایی که می تواند پرت بوده و یا برای مسأله مورد بررسی ما کاربرد نداشته باشد استفاده کرد. به عبارتی یکی از کاربردهای خوشه بندی تعیین داده های فضای مسأله مورد بررسی است. همان گونه که می دانید در خوشه بندی، مجموعه ای از داده ها که بر اساس ویژگی های مختلف بیشترین شباهت دارند در کنار یکدیگر قرار می گیرند. همان گونه که در شکل زیر نیز می بینید؛ برخی داده ها بیرون خوشه ها قرار گرفته و می توان آن ها را کنار گذارد. البته همواره بایستی احتیاط های لازم را مد نظر داشت.

نتیجه گیری:
 در این مقاله، موضوع آماده سازی داده ها برای عملیات داده کاوی مورد توجه قرار گرفت. اهمیت این موضوع سبب شده تا بسیاری نتایج ار داده کاوی را تنها در صورتی قابل اعتنا بدانند که از پیش پردازش مناسبی برخوردار باشد.
موضوعات مختلفی برای انجام آماده سازی داده ها وجود دارد. از جمله این موضوعات، پاک سازی داده ها، کاهش داده ها، کاهش ابعاد و مواردی از این قبیل است. هر یک از موضوعات مطرح شده در پیش پردازش داده ها دارای مفاهیم و تکنیک های اجرایی مختلفی است که نیازمند تشریح و تفصیلی گسترده است.
از این در این مقاله موضوع پاک سازی داده ها، انواع مشکلات و روش های مواجهه با آن ها مورد توجه قرار گرفت و بررسی سایر موارد به مقالات آتی موکول شد. با این وجود، به کارگیری عملی این موارد؛ نیازمند کسب تجربه و تکرار است

اصطلاح داده کاوی (Data Mining) یعنی کند و کاو و تحلیل خودکار (هوشمند) پایگاه ها و مجموعه های عظیم داده ، برای استخراج و کشف دانش (Knwoledge-Discovery in Database) و الگو های جدید.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
در این تعریف باید به چند نکته توجه کرد:

1- کلمه خودکار که در تعریف آمده است به این معناست که فرآیند داده کاوی بصورت ماشینی و با استفاده از الگوریتم های کامپیوتری انجام می شود. در این رابطه الگوریتم های مختلف بسته به کاربردهای خاص مورد استفاده قرار می گیرند.

2- وقتی می گوییم پایگاه داده عظیم ، یعنی محدودیتی برای حجم آن وجود ندارد. مثلا نمی توانیم بگوییم حجم پایگاه داده باید بیشتر 2000 یا چند میلیون رکورد باشد. در اینجا فقط می توان این حقیقت را بیان کرد که هرچه حجم Data-base بیشتر باشد ، نتیجه بهتری از داده کاوی بدست خواهیم آورد.

3- در تعریف از مجموعه های عظیم داده یاد شده است. این به بدین معناست که برای داده کاوی لزوما یک پایگاه داده خاص مورد استفاده قرار نمی گیرد و میتوان داده های مورد نیاز را از بین چندین database  و حتی از درون اطلاعات موجود در وب بدست آورد. در واقع هیچ محدودیتی در تعداد و نوع پایگاه های داده وجود ندارد.

4- دانشی که به این طریق بدست می آید باید جدید ، معتبر ، قابل استفاده ، قابل فهم و قابل اعتماد باشد. اگر با استفاده از الگوریتم های داده کاوی دانش یا الگویی را ارائه دهیم که قبلا نیز وجود داشته یا اگر جدید است کاربرد خاصی ندارد و یا برای افراد قابل درک نبوده و یا نتوان به آن اعتماد کرده و مورد استفاده قرار داد، جز هدر دادن وقت و انرژی کار مفیدی انجام نداده ایم.

لازم به ذکر است که داده کاوی با علم آمار و همچنین بازیابی داده (SQL) تفاوت های زیادی دارد که بیان آنها از حوصله این مطلب خارج است.

داده کاوی کاربردهای بسیاری در زمینه های مختلف از جمله علوم اجتماعی، اقتصاد، هواشناسی و بخصوص پزشکی دارد.

امروزه در حوزه پزشکی ، جمع آوری داده ها در مورد بیماری های مختلف از اهمیت زیادی برخوردار است.  حجم داده های جمع آوری شده بسیار بالاست و برای اینکه بتوان از بین این حجم انبود داده ها الگو ها و نتایج مورد نظر را بدست آورد، باید از تکنیک های داده کاوی استفاده کرد.

در ادامه به بیان مثال هایی از کاربر داده کاوی در حوزه علوم پزشکی می پردازیم.

 

داده کاوی و پیشگویی عوامل بیماری ها
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
استفاده از الگوریتم ها و تکنیکهای داده کاوی می تواند الگوها و نتایجی را برای محققین فراهم کند که عوامل ابتلا به بیماری های مختلف را نشان دهد و بر اساس آن نتایج ، پزشکان و دست اندر کاران علوم پزشکی در پیشگیری آن بیماریها اقدام کنند.

تفاوت داده وی با روشهای آماری در این است که در علم آمار ما به دنبال اثبات فرضیه مورد نظر هستیم اما در داده کاوی بر خلاف علم آمار به دنبال پیشگویی هستند نه کشف یا اثبات. بدین معنا که با استفاده از روش های داده کاوی به دنبال تایید آنچه از قبل وجود دارد نیستند بلکه به دنبال مشخص کردن الگوهای از قبل شناخته نشده هستند. همچنین در این کاربرد به دنبال این نیستند که تعیین کنند مثلا چه کسانی دارای بیماری قلبی هستند، بلکه به دنبال این مورد هستند که چه عواملی ممکن است در بروز این بیماری نقش بیشتری داشته باشند.

 

داده کاوی ویژگی های بالینی بیماران و تشخیص خودکار

کاربرد دیگری که داده کاوی در علم پزشکی دارد این است که با بگارگیری الگوریتم های دسته بندی (classification) میتواند تشخیص دهد که یک شخص مورد نظر با شرایط خاص ممکن است چه بیماریی داشته باشد. البته باید از روشهایی استفاده شود که از درصد اطمینان بالایی برخوردار باشند.

 

داده کاوی در بهداشت و درمان

حوزه پزشکی و سلامت از بخش های مهم در جوامع صنعتی است. استخراج دانایی از میان حجم انبوه داده های مرتبط با سوابق بیماری و پرونده های پزشکی افراد با استفاده از فرایند داده کاوی می تواند منجر به شناسایی قوانین حاکم بر ایجاد، رشد و تسری بیماری ها شده و اطلاعات ارزشمندی را به منظور شناسایی علل رخداد بیماری ها، تشخیص، پیش بینی و درمان بیماری ها با توجه به عوامل محیطی حاکم در اختیار متخصصان و دست انداران حوزه سلامت قرار دهد. نتیجه این مساله به معنای افزایش عمر و ایجاد آرامش برای  افراد جامعه است.

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

مهمترین خدمات قابل ارایه با استفاده از روش های داده کاوی

·      ‌بررسی میزان تاثیر دارو بر بیماری و اثرات جانبی آن

·      ‌تـشخیـص و پیـش بینـی انـواع بیمـاری هـا مانند تشخیص یا پیش بینی انواع سرطان

·      ‌تعیین روش درمان بیماری ها

·      ‌پیش بینی میزان موفقیت اقدامات پزشکی مانند اعمال جراحی

·      ‌تـجــزیــه و تـحـلـیــل داده هــای مـوجـود در سیستم های اطلاعات سلامت (HIS)

·      ‌تحلیل عکس های پزشکی