انجام پروژه داده کاوی (Data Mining)
موسسه همیارپروژه 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؟
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:
موسسه همیارپروژه تاکنون ده ها پروژه داده کاوی را انجام داده است و برخی از آنها را در سایت بعنوان پروژه آماده داده کاوی بارگزاری نموده است که شما عزیزان میتوانید در لینک روبرو آنها را مشاهده نمایید: پروژه های آماده 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؟
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.
داده کاوی علمی که امروزه در بسیاری از دانشگاه ها و شرکت های پژوهشی مورد استفاده قرار می گیرد و تقریبا در همه رشته ها و حوزه ها وارد شده است.چون که میتواند داده های موجود را بررسی کرده و داده های پیش بینی نشده را دسته بندی کند و نتایجی را که برای بهبود وضعیت آینده نیاز هست بعنوان حخروجی به ما بدهد.نرم افزار های مختلفی برای انجام پروژه داده کاوی مورد استفاده قرار می گیرد.
داده کاوی با پایتون:
اما در این بین پایتون با داشتن کتابخانه هایی کامل و سادگی در کدنویسی و سرعت در اجرا بعنوان بهترین زبان برای اجرای پروژه های داده کاوی می باشد. پایتون جز ۳ زبان محبوب دنیا در سال ۲۰۱۸ نیز می باشد.لذا پیشنهاد ما این است که برای پروژه های داده کاوی (Data Mining ) حتما از زبان برنامه نویسی پایتون استفاده نمایید.
سطح سفارش پروژه داده کاوی :
همیارپروژه آماده است پروژه های کارشناسی ، کارشناسی ارشد و دکتری در حوزه داده کاوی را برایتان انجام دهد.انجام پروژه متلب تخصص تیم همیارپروژه می باشد.
پروژه آموزشی پایتون:
تخصص تیم همیارپروژه انجام پروژه های آموزش data mining است.قیمت های پیشنهادی ما هم متناسب با توان شما پیشنهاد می گردد.
مراحل انجام کار:
بعد از سفارش پروژه توسط , مجریان همیارپروژه آن را بررسی نموده و قیمت و زمان متناسب با آن را به شما پیشنهاد می دهند.بعد از تایید شما پیش پرداخت توسط شما, واریز شده و کار شروع می شودو مرحله به مرحله گزارش داده می شود.بعد از تایید , هزینه از او اخذ گردیده و پروژه خاتمه می باید.
نمونه پروژه های داده کاوی :
همیارپروژه ده ها پروژه داده کاوی را به سفارش شما انجام داده است که می توانید در لینک روبرو آنها را مشاهده نمایید: پروژه های داده کاوی
نحوه سفارش :
یادگیری ماشینی با پایتون (Machine learning) در حال حاضر یکی از محبوب ترین و پرطرفدارترین مهارتها در دنیا به شمار می رود. در حال حاضر، در اکثر فرصت های شغلی مرتبط با علوم داده (Data science)، تسلط به کتابخانه های مختلف برای یادگیری ماشینی با پایتون یک ضرورت محسوب میشود.
از کتابخانه های معروف برای تحلیل داده با پایتون میتوان به Numpy، Pandas، Matplotlib و Scikit learn اشاره کرد.
با مراجعه به سایت Gloss door که یک سایت کاریابی بین المللی است، خواهید دید که متقاضیانی که به کتابخانه های ذکر شده تسلط داشته باشند، شانس بسیار خوبی برای همکاری با شرکت های بزرگ دارند.
آناکوندا (Anaconda)، توزیع متن باز (open-source distribution) پایتون است که شامل کتابخانه های علوم داده و یادگیری ماشینی میشود و از قابلیت های منحصر به فردی نظیر ارائه بسترهای مختلفی برای کدنویسی (بسترهای Spyder، Jupyter notebook و Anaconda prompt)، تسهیل فرآیند کدنویسی و گرفتن خروجی، نصب راحت پکیجهای پایتون و … برخوردار است.
این دوره آموزشی شامل چه مباحثی است؟
در این دوره آموزشی، سعی شده است تمامی تکنیک ها و مراحل داده کاوی با پایتون و یادگیری ماشینی با پایتون به صورت گام به گام و با انجام پروژه های واقعی پوشش داده شوند. همچنین برای افرادی که با زبان پایتون آشنایی ندارند، مبانی برنامه نویسی به زبان پایتون مرور می شود و سعی می شود که نکات مهم جهت کسب آمادگی لازم برای تحلیل داده با پایتون توضیح داده شوند.
از آنجا که فضای Jupyter notebook از راحتی و جذابیت خاصی در میان متخصصین علوم داده برخوردار است، در این آموزش نیز از این فضا استفاده میشود.
از مزایای تحلیل داده با پایتون، می توان به موارد زیر اشاره نمود:
وارد کردن انواع دیتاست با فرمتهای مختلف
قابلیت پردازش دیتا با حجم زیاد
تحلیلهای آماری ساده و پیشرفته (Statistical Analysis)
پیش پردازش دیتا (data preprocessing)
مصور سازی دیتا (Data visualization)
انتخاب ویژگی (Feature selection)
پیاده سازی الگوریتمهای یادگیری ماشینی (Machine learning)
Ensemble
ارزیابی مدل (Confusion matrix and model accuracy)
سرفصل های دوره آموزش داده کاوی و یادگیری ماشینی با پایتون
فصل 1 – آشنایی با دوره
معروفی دوره
نصب و راه اندازی
فصل 2- مرور مبانی برنامه نویسی با پایتون با تمرکز بر داده کاوی و یادگیری ماشینی
شروع کار با پایتون
انواع ساختار داده
برنامه های کنترلی
انواع توابع
Iteratorها
Comprehensionها
Generatorها
کلاسها
فصل 3- جبر خطی برای داده کاوی و یادگیری ماشین
آشنایی با جبر خطی
کاربرد جبر خطی در داده کاوی و یادگیری ماشین
بردارهای و محاسبات برداری در پایتون (ضرب داخلی، نرم برداری و …)
ماتریسها و محاسبات ماتریسی در پایتون ( ضرب داخلی، ضرب اسکالر و …)
برنامه نویسی عملیات ریاضی برای ماتریسها (چرخش ماتریس، معکوس کردن و …)
فصل 4- آشنایی با کتابخانههای دادهکاوی و یادگیری ماشین
کار با کتابخانه Numpy
کار با کتابخانه Pandas
مصورسازی دیتا با کتابخانه Matplotlib
مصورسازی دیتا با کتابخانه Seaborn
فصل 5– وارد کردن دیتاست ها
وارد کردن انواع دیتاست (CSV, URL، Excel، Text، SAS، STATA)
فصل 6- تحلیل آماری
آمار توصیفی
رسم نمودار آماری
همبستگی
Crosstab (ساده و پیشرفته)
جدول Pivot (ساده و پیشرفته)
رسم نمودار heatmap با جدول Pivot
انواع آزمونهای فرضیه ( آزمونهای میانگین)
P- value
انواع آزمونهای نرمال
انواع آزمونها فرضیه (آزمون های ناپارامتری)
نمونه گیری تصادفی ساده بر روی دیتاست محصولات
Stratified Sampling
فصل 7- پیش پردازش داده
پیش پردازش اولیه داده
پر کردن مقادیر Null (کمی، کیفی اسمی و ترتیبی)
فیلتر کردن رکورد یا وِیژگی
مدیریت دیتای کیفی (اسمی و ترتیبی)
تولید ویژگی (feature generation)
ساخت Dummy برای ویژگیهای کیفی
Reclassification (طبقه بندی مجدد مقادیر)
Join (اتصال)
Append (در پروژههای داده کاوی توضیح داده میشود)
بخش بندی دیتا (Train_Test_Split)
نرمالسازی
استاندارد سازی
انتخاب ویژگی
انتخاب ویژگیهای مهم برای داده کاوی با جنگل تصادفی
انتخاب ویژگیهای مهم برای داده کاوی با الگوریتم KNN
کاهش ابعاد
فصل 8- سری زمانی
پیش بینی فروش میانه، بدبینانه و خوشبینانه کلا برای یک شرکت تجاری بین المللی
مقایسه روند فروش محصولات شرکت طی چهار سال گذشته
فصل 9- رگرسیون خطی
آشنایی با رگرسیون خطی
پیش بینی ارزش خانه در شهر بوستون با ساخت معادله رگرسیونی خطی ساده و چندگانه
فصل 10- خوشه بندی
آشنایی با خوشه بندی
خوشه بندی بر روی دیتاست Iris با الگوریتم سلسله مراتبی
خوشه بندی بر روی دیتاست Iris با الگوریتم K-means
خوشه بندی مشتریان بانک (پروژه محور)
خارج کردن دیتاست خوشه بندی شده از محیط
مقایسه عملکرد الگوریتم DBSCAN و K-means در خوشه بندی مقادیر با پراکندگی کم
فصل 11- طبقه بندی
آشنایی با مفهوم و الگوریتم طبقه بندی
نوشتن برنامه “انتخاب بهترین الگوریتم طبقه بندی”
بازاریابی مستقیم بر روی دیتای کمپین بازاریی مشتریان بالقوه یک مؤسسه بانکی در پرتغال با کمک انتخاب وِیژگی و الگوریتم رگرسیون لجستیک
ساخت سیستم تشخیص چهره به کمک الگوریتم بردار حمایت ماشینی (SVM)
طبقه بندی متون اخبار به کمک شبکه بیز
طبقه بندی بیماران دیابتی با درخت تصمیم + انتخاب وِیژگی (جنگل تصادفی)
طبقه بندی گلهای دیتاست Iris با الگوریتم KNN + انتخاب وِیژگی
نمودار ROC (ارزیابی مدل داده کاوی)
Confusion Matrix (ارزیابی مدل داده کاوی)
گزارش طبقه بندی (ارزیابی مدل داده کاوی)
فصل 12- مدیریت ارتباط با مشتری (CRM)
آنالیر RFM بر شناسایی مشتریان وفادار و سودآور یک شرکت تجاری بین المللی
فصل 13- قواعد انجمنی (Association Rules)
آشنایی با قواعد انجمنی
پروژه تحلیل سبد بازار (Market basket analysis) یک شرکت خرده فروشی بین المللی
لینک دوره های دیگر
آموزش داده کاوی و یادگیری ماشینی با IBM SPSS modeler
آموزش جامع مبانی و مفاهیم داده کاوی و یادگیری ماشین
آموزش متن کاوی با پایتون
آموزش یادگیری عمیق با پایتون
پکیج آموزش جامع علم داده با پایتون
آموزش داده کاوی با رپیدماینر
آموزش تصویر کاوی با رپیدماینر
آموزش متن کاوی و وب کاوی با رپیدماینر
پکیج آموزش جامع علم داده با رپیدماینر RapidMiner
آموزش جامع هوش تجاری BI و تحلیل داده با تبلو Tableau
در مواقع فراوانی شاهد هستیم کاربران در پروژه های داده کاوی خود دچار مشکل هستند و به دنبال یک مکان مطمئن برای ثبت سفارش خود هستند.
متلب پروژه با کسب کارنامه ای درخشان و تجربه ۱۰ ساله آمادگی دارد انجام پروژه های داده کاوی را در تمامی مقاطع بر عهده گرفته و با کیفیت عالی و کمترین قیمت تحویل شما دهد.
هزینه پروژه داده کاوی در متلب پروژه به صورت مناقصه ای اعلام میشود و از میان مجموعه پیشنهادات کمترین قیمت به کاربران اعلام میشود مشتری در تمامی مراحل انجام کار از طریق موسسه با مجری در ارتباط خواهد بود و پاسخ همه سوالات خود را دریافت خواهد کرد.
داده کاوی چیست؟
داده کاوی یا Data Mining یکی از مهم ترین حوزه های هوش مصنوعی می باشد که کاربرد آن در استخراج اطلاعات پنهان از میان حجم انبوهی از داده ها می باشد. انجام پروژه های داده کاوی نقش مهمی در شناسایی الگوها و کشف ارتباطات پنهان میان داده ها دارد. هدف از داده کاوی استفاده از الگوریتم های مختلف برای کشف اطلاعات از داده های مختلف می باشد. داده کاوی همچنین توانایی آنالیز داده ها به منظور اتخاذ تصمیم گیری های مهم و حیاتی برای شرکت ها و سازمان های را فراهم می سازد. داده کاوی قابلیت های فراوانی از جمله پیش بینی رویدادها، شناسایی مشتریان سودمند، دیتاماینیگ ، علوم داده، کاهش هزینه ها و پیدا کردن بازار هدف برای کسب و کار را دارد. در عصر جدیدی که ما در آن هستیم در حقیقت با مجموعه عظیمی از داده ها مواجه هستیم تمام مجموعه فعالیت هایی که توسط انسان انجام میشود حاوی داده می باشد که معمولا در پایگاه های داده ذخیره میشود این داده حاوی اطلاعات ارزشمندی می باشد اگر ما بتوانیم داده را درست پردازش کنیم به اطلاعات ارزشمندی خواهیم رسید این اطلاعات کلید و رمز موفقیت در بازارهای رقابتی امروز می باشد داده کاوی عموما توسط شرکت های مشتری محور انجام میشود شرکت ها که مستقیم با مشتری در ارتباط هستند.
دیتا ماینینگ به معنای استخراج الگوها، اطلاعات و دانشهای قابل استفاده از دادههای بزرگ و پیچیده است. انجام پروژه دیتا ماینینگ شامل استفاده از روشهای مختلف مانند روشهای آماری، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تحلیل دادهها و استخراج اطلاعات مفید است. امروزه با توجه به گسترش روز افزون استفاده از آی تی و وابستگی بسیاری از کسب و کار به فضای اینترنت با حجم عظیمی از اطلاعات مواجه هستیم این اطلاعات که توسط مشتریان و کاربران مختلف ایجاد شده است این داده ها که به آن داده خام گفته میشود حاوی اطلاعات ارزشمندی می باشد که توسط انسان و به صورت دستی قابل پردازش نیست داده کاوی به همین منظور به وجود آمده داده کاوی که علم استخراج اطلاعات از میان داده ها با استفاده از الگوریتم های مختلف می باشد توانسته است نیاز بسیاری از کسب و کارها در شناسایی مشتریان و همچنین برطرف کردن نیازهای آنها را انجام دهد. در حال حاضر بسیاری از کسب و کارها عملا وابسته به داده کاوی هستند. داده کاوی یا استخراج دادهها، فرآیندی است که در آن از الگوریتمها، روشهای آماری و هوش مصنوعی برای کشف الگوها، اطلاعات مفید و روابط مخفی در دادهها استفاده میشود. هدف اصلی داده کاوی، تبدیل دادههای بزرگ و پیچیده به اطلاعات قابل فهم و قابل استفاده است. داده کاوی به عنوان یک فرآیند تحلیل داده، از اطلاعات مختلف در سطح سازمان یا جامعه استخراج میکند. با استفاده از داده کاوی، میتوان الگوهای پنهان در دادهها را شناسایی کرده و با تحلیل آنها، به نتایج قابل استفاده برسید.
داده کاوی به عنوان یک فعالیت کاربردی در حوزه علم داده بزرگ؛ تجارت الکترونیک ، از ابزار قدرتمند برای بهبود تصمیمگیری و پژوهش در صنایع مختلف به شمار می آید. برخلاف روشهای سنتی تحلیل داده ها به روش الگوریتم های داده کاوی تحلیل های دقیقتری در اختیار ما قرار میدهد. با استفاده از علم داده کاوی ارتباط میان اقدامات خود و عوامل درونی شرکت یا سازمان مثل قیمت اجناس ، تخفیفات کلی و جزئی هزینه تبلیغات و دیگر عوامل داخلی را با عوامل بیرونی مثل مشخصات مشتریان مشخص خواهد شد مثلا بسیاری از فروشگاه های زنجیره ای با استفاده از داده کاوی مشتریان هدفمند و سوده خود را شناسایی کرده و برای آنها طرح های تشویقی قرار میدهند تا آنها را از دست ندهند. در حال حاضر اکثر شرکت ها و سازمان های بزرگ تجاری با حجم انبوهی از داده و اطلاعات مواجه هستند که هدف نهایی آنها رسیدن به بالاترین سود دهی و کسب رضایت مندی مشتریان می باشد داده کاوی به عنوان یک علم و شیوه ای نوین این داده ها را پردازش کرده و اطلاعاتی در اختیار مدیران قرار می دهد که به وسیله انسان قابل بررسی نیست داده کاوی با استفاده از الگوریتم های مختلف هوش مصنوعی استراتژی مورد نظر را پیش روی مدیران قرار میدهد و اطلاعاتی مورد نظر مدیران از طریق الگوریتم های مختلف موردنظر استخراج میشود و در نهایت به صورت یک نمودار یا مدل گرافیکی ترسیم می شود.
متلب پروژه چه نوع پروژه های داده کاوی را میتواند انجام بدهد؟
انجام پروژه درسی داده کاوی
انجام پروژه داده کاوی با متلب
انجام پروژه کلاسی داده کاوی
انجام پروژه متلب داده کاوی
متلب پروژه ، انجام پروژه های داده کاوی
مراحل انجام داده کاوی
1- پاک سازی داده : در مرحله اول باید عملیات تمیز کردن داده ها و حذف داده های پرت از جداول، رکوردها و پایگاه های داده صورت میگیرد این مرحله مهم ترین مرحله قبل از عملیات داده کاوی است زیرا داده های اشتباه منجر به نتیجه گیری اشتباه میشود
2- یکپارچه سازی اطلاعات : مرحله دوم تجمیع کردن اطلاعات دریافتی از جمله مشتریان ، محصول و بازارهای هدف می باشد
3- آماده سازی داده : این مرحله که به عنوان طولانی بودن مرحله در داده میشود باید بعد از پردازش و یکپارچه کردن داده های هدفمند و مناسب تهیه شده و در بانک اطلاعاتی ذخیره شود
4- پردازش داده ها : داده کاوی برای استخراج اطلاعات از میان داده ها از الگوریتم های متنوعی استفاده می نماید در این گام با استفاده از الگوریتم ها به پردازش داده ها میپردازیم
5- تکرار مرحله پردازش داده : در صورتی که نتایج خروجی مشاهده به صورت نموداری یا عددی در داده کاوی مورد قبول نباشد می بایست الگوریتم داده را عوض نماییم این مرحله آن قدر تکرار میشود تا بهترین نتیجه بدست آید
6- اجرا و مشاهده شبیه سازی : در مرحله آخر می بایست مدل خود را توسط نرم افزاری مختلف مانند پایتون ، متلب و R اجرا کنید ونتایج را با هم مقایسه کنید
ضرورت استفاده از نرم افزار متلب در داده کاوی
علم داده کاوی برای استخراج اطلاعات داده ها نیازمند نرم افزارهای تخصصی می باشد یکی از اصلی ترین نرم افزارهای داده کاوی متلب است این نرم افزار با دارا بودن کتابخانه های رایگان داده کاوی میتواند پیاده سازی انواع الگوریتم های داده های را با سرعتی بالا انجام بدهد شاید یکی از دلایلی که اکثر کاربران متلب را به داده کاوی استفاده می کنند قدرت بسیار بالای آن در آماده سازی داده ، پیش پردازش داده ها ، نرمال سازی داده و تنوع بالا در استفاده الگوریتم های داده کاوی است بسیاری از الگوریتم های داده کاوی مانند خوشه بندی ، طبقه بندی ، بردار پشتبان و بیزین به راحتی در متلب پیاده سازی میشود همچنین قابلیت توانایی پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین و بینایی ماشین و ادغام آن در داده کاوی یکی از دیگر از ویژگی های بارز این نرم افزار است. همچنین انجام پروژه داده کاوی با پایتون توسط بسیاری از کاربران مورد استفاده است دلیل آن را میتوان پایتون ابزاری قدرتمند در داده کاوی دانست که با داشتن کتابخانه های مختلف داده کاوی میتواند الگوریتم های مختلف را بر روی داده ها پیاده سازی نماید.
آشنایی با بخش های مختلف داده کاوی
1- طبقه بندی : Classification یا طبقه بندی از مهم ترین اجزا در داده کاوی می باشد که در داده با خصوصیات مشابه در یک طبقه یا کلاسه قرار میگیرد
2- خوشه بندی : Clustering یا خوشه بندی یکی از دیگر قسمت های مهم داده کاوی است که در آن اشیا یا خصوصیات مشابه داده ها در یک خوشه قرار میگیرند با این حالت خوشه بندی به عنوان الگوریتم های بدون برچسب و طبقه بندی به عنوان الگوریتم های با برچسب گذاری می باشد
3- رگرسیون : از دیگر قسمت های مهم داده کاوی Regression می باشد که در آن یک عدد پیش بینی میشود رگرسیون از اطلاعات آماری برای پیش بینی مقدار یک مقدار هدف استفاده میشود
4- خلاصه کردن : روشی کاربردی در داده کاوی است که از آن برای شناسایی روش هایی برای توصیف داده ها استفاده میشود
5- وابستگی : Dependency یا وابستگی یکی از قسمت مهم می باشد که در آن شناسایی وابستگی یک سری از عناصر و داده ها به سایر داده ها استفاده میشود
6- شناسایی الگو : این مرحله از داده کاوی به شناسایی الگوهای پنهان در میان مجموعه رفتار داده ای استفاده میشود این قسمت در شناسایی مشتریان هدفمند و سود آور کاربرد فراوانی دارد.
اجزای تشکیل شده داده کاوی
1- انتخاب داده: انتخاب دادههای مورد نظر برای تحلیل و استخراج اطلاعات توسط انتخاب داده انجام میشود.
2- پیشپردازش داده: تمیز کردن و تبدیل دادهها به فرمت مناسب برای تحلیل داده به وسیله پیش پردازش داده انجام میشود.
3- استخراج الگوها: استفاده از الگوریتمهای مختلف برای شناسایی الگوها، روابط و توالیهای مخفی در دادهها توسط استخراح الگوها انجام میشود.
4- ارزیابی و تفسیر الگوها: ارزیابی و تفسیر الگوها و اطلاعات استخراج شده از دادهها به وسیله ازریابی و تفسیر الگوها انجام میشود.
5- استفاده از اطلاعات: استفاده از اطلاعات استخراج شده برای پیشبینی، تصمیمگیری و بهبود فرآیندها در داده کاوی به سادگی انجام میشود.
ضروت استفاده از داده کاوی در توسعه کسب و کارها
1- پیشبینی روندها و رفتار مشتریان: با تحلیل دادههای مشتریان با استفاده از داده کاوی شرکتها میتوانند الگوهای خرید، ترجیحات و نیازهای مشتریان را شناسایی کرده و بهبود سرویسدهی خود را بر اساس آنها انجام دهند.
2- بهبود تجربه کاربری: با تحلیل دادههای مربوط به استفاده از محصولات یا خدمات، شرکتها میتوانند نقاط ضعف و قوت را شناسایی کرده و تجربه کاربری خود را بهبود بخشید.
3- کاهش هزینهها و بهبود عملکرد: با تحلیل دادههای مالی در حوزه داده کاوی و عملکرد شرکت، مدیران میتوانند فرصتهای بهینهسازی هزینهها و بهبود عملکرد را شناسایی کرده و تصمیمات منطقیتر بگیرند.
دلایل و نیاز استفاده از داده کاوی در کشف اطلاعات پنهان
استفاده از داده کاوی در کشف اطلاعات پنهان بسیار مهم است زیرا این روش به شما کمک میکند تا الگوهای مخفی و اطلاعات مفیدی که در دادهها پنهان شدهاند، را شناسایی و استخراج کنید. این الگوها و اطلاعات میتوانند به شما کمک کنند تا تصمیمگیریهای بهتری برای سازمان خود بگیرید، بازاریابی بهتری داشته باشید، ریسکها را کاهش دهید و در کل به بهبود عملکرد و توسعه کسب و کارتان کمک کنند. به علاوه، استفاده از داده کاوی میتواند به شما کمک کند تا اطلاعات مفیدی از دادههای بزرگ استخراج کنید و الگوریتمهای پیشرفته را برای تحلیل دادههای پیچیده استفاده کنید.
وظایف کاربردی داده کاوی
1- تحلیل دادهها: استفاده از الگوریتمها و روشهای مختلف برای تحلیل دادهها و استخراج الگوها و اطلاعات مفید ازاصلی ترین وظایف داده کاوی می باشد.
2- پیشبینی: استفاده از دادههای موجود برای پیشبینی رویدادهای آینده، مانند پیشبینی فروش، پیشبینی رفتار مشتریان از دیگر وظایف داده کاوی می باشد.
3- خوشهبندی: دستهبندی دادهها به گروههای مشابه بر اساس ویژگیهای مشترک با هدف شناسایی الگوها و روابط موجود به راحتی در داده کاوی انجام میشود.
4- دستهبندی: تقسیم دادهها به چند دسته یا کلاس بر اساس ویژگیهای معین با هدف تفکیک دادهها به گروههای مختلف به سهولت در داده کاوی انجام میشود.
5- استخراج دانش: استخراج اطلاعات مفید و قابل استفاده از دادهها برای افزایش دانش و درک بهتر از فرآیندها و رویدادهای مختلف از دیگر وظایف داده کاوی می باشد.
6- تحلیل ارتباطات: بررسی روابط و ارتباطات بین دادهها و شناسایی و تحلیل رویدادهای مرتبط با یکدیگر از اصلی ترین وظایف داده کاوی می باشد.
متلب پروژه در حوزه های زیر نیز میتواند مشاوره تخصصی به شما ارائه بدهد.(میتوانید مقالات زیر را مطالعه نمایید.)
انجام پروژه شبکه عصبی
انجام پروژه یادگیری ماشین
سفارش پروژه رپیدماینر
انجام پروژه جاوا
انجام پروژه هوش مصنوعی
انجام پروژه یادگیری عمیق
انجام پروژه نظریه بازیها
انجام پروژه متلب
انجام پروژه پایتون
انجام پروژه یادگیری تقویتی
سفارش پروژه دیتا ساینس
انجام پروژه طراحی الگوریتم
انجام پروژه شناسایی الگو
سفارش پروژه دیتا آنالیز
لزوم استفاده از داده کاوی در حوزه های مختلف
1- بازاریابی: داده کاوی میتواند به شرکتها کمک کند تا الگوهای رفتاری مشتریان را تشخیص داده و استراتژیهای بازاریابی خود را بهبود بخشند.
2- بهبود خدمات مشتریان: با تحلیل دادههای مشتریان، شرکتها میتوانند نیازهای مشتریان را بهتر درک کرده و خدمات خود را بهبود بخشند.
3- پیشبینی رفتار مشتریان: با استفاده از داده کاوی، میتوان الگوهای رفتاری مشتریان را پیشبینی کرده و برنامههای مناسب برای جلب و حفظ آنها انجام داد.
4- بهبود عملکرد سازمانی: تحلیل دادههای داخلی سازمان، میتواند به بهبود عملکرد و بهره وری سازمان کمک کند.
5- پزشکی و بهداشت: داده کاوی میتواند در تحلیل دادههای بزرگ پزشکی و بهداشت برای تشخیص بیماریها، پیشبینی اپیدمیها و بهبود سیستم بهداشت عمومی مورد استفاده قرار گیرد.
6- امنیت اطلاعات: داده کاوی میتواند در تشخیص و پیشگیری از حملات سایبری و نقص امنیتی در سیستمهای اطلاعاتی کمک کند.
الگوریتم های مختلف مورد استفاده در داده کاوی
1- الگوریتم های دسته بندی : این الگوریتم ها که به آنها دسته بندی یا طبقه بندی گفته میشود از پر استفاده ترین الگوریتم های داده کاوی می باشد داده های موجود را بر اساس ویژگی هایشان در کلاسهای مختلف یا همان دسته های مختلف قرار میدهند و از همین داده های طبقه بندی برای پیش بینی استفاده می کنند
2- الگوریتم های رگرسیون : این الگوریتم ها در داده کاوی یک مدل ریاضی براساس داده های موجود ایجاد میکنند و از این مدل ایجاد شده برای پیش بینی عناصر داده ای استفاده میکند
3- الگوریتم های خوشه بندی : این الگوریتم های داده کاوی که به آنها بخش بندی هم گفته میشود داده ها را به گروه ها یا خوشه هایی از نمونه ها که دارای ویژگی های مشابه هستند تقسیم می کنند و سپس از ویژگی های این گروه های داده برای پیش بینی استفاده میکنند
4- الگوریتم های وابستگی : این الگوریتم ها در داده کاوی که به آنها همبستگی گفته میشود یک رابطه وابستگی بین ویژگی های مختلف داده های موجود پیدا میکنند و از این وابستگی برای پیش بینی استفاده میکنند.
5- الگوریتم های ترتیبی : این الگوریتم ها یک دنبال ترتیبی از داده های مختلف را پیدا میکنند که به صورت تکراری در یک مجموعه داده های تکرار میشود و از این ویژگی های برای تحلیل داده ها استفاده میکنند.
6- الگوریتم های سری زمانی : این الگوریتم ها به دنبال پیش بینی مجموعه عددی از داده ها می باشد و فقط در داده های کاربرد دارد.
اهمیت و جایگاه استفاده از داده کاوی در پیشرفت شرکت ها و سازمان ها
با توجه به گسترس روز افزون داده ها در فضای مجازی و استفاده گسترده از اینتزنت در کسب وکارها تحلیل داده امری بسیار ضروری به نظر میرسد. این داده که شکل ظاهری یک سری دیتاهای خام به نظر میرسد و فاقد ارزش می باشد با استفاده از داده کاوی در نهایت به استخراج اطلاعات ارزشمند مبدل خواهد شد. باید توجه داشت که دادهکاوی به مدیران و تصمیمگیران امکان میدهد تا با تحلیل دادههای گذشته و حال، روندها و الگوهای مهم را شناسایی کرده و تصمیمات آگاهانهتری بگیرند. این امر میتواند به کاهش ریسکها و افزایش دقت در تصمیمات را منجر شود. یکی از اصلی ترین دلایل استفاده از داده کاوی در سازمان ها افزایش بهره روی و کاهش هزینه های نیروی انسانی می باشد. متخصصان علم داده با تحلیل دقیق داده ها نقاط ضعف و قوت شرکت ها را شناسایی کرده و با ارائه راهکاری های مناسب فرآیندهای کاری را بهبود میبخشند. همچنین داده کاوی به شرکتها و سازمان ها این امکان رت میدهد تا رفتار مشتریان را تحلیل کرده و الگوهای خرید آنها را شناسایی کنند با انجام این تحلیل شما مشتریان ارزشمند را شناسایی کرده و هدف گذاری های دقیق بر روی فعالیت های آنها انجام خواهید داد.
آشنایی با انواع روش های داده کاوی
1- روش خوشهای : در این روش از داده کاوی دادهها بر اساس ویژگیهای مشترک خود به گروههای مختلف تقسیم میشوند. این روش به کاربران کمک میکند تا الگوهای مخفی در دادهها را شناسایی کنند.
2- روش دستهبندی : در این روش از داده کاوی دادهها بر اساس ویژگیهای خود به دستههای مختلف تقسیم میشوند. این روش به کاربران کمک میکند تا بتوانند پیشبینیهای دقیقتری از رفتار دادهها ارائه دهند.
3- روش رگرسیون : در این روش از داده کاوی رابطه بین یک یا چند ورودی و خروجی مورد بررسی قرار میگیرد. این روش به کاربران کمک میکند تا بتوانند پیشبینیهای دقیقتری از مقادیر خروجی براساس ورودیهای مختلف ارائه دهند.
4- روش تشخیص نقطه عطف : در این روش از داده کاوی دادههای نادر یا نامعمول شناسایی شده و از دادههای عادی جدا میشوند. این روش به کاربران کمک میکند تا بتوانند نقطههای عطف در دادهها را شناسایی و مدیریت کنند.
5- روش انجمن : در این روش از داده کاوی الگوهای ارتباطات بین آیتمهای مختلف در دادهها شناسایی میشود. این روش به کاربران کمک میکند تا الگوهای خریداران و سلایق آنها را درک کنند.
6- روش تصمیم : در این روش از داده کاوی گراف تصمیم ساخته میشود که به کاربران در تصمیمگیری و پیشبینیهای دقیقتر کمک میکند.
7- روش شبکه عصبی: این روش از داده کاوی بر پایه ساختار شبکه های عصبی است و به کاربران در تحلیل داده های پیچیده و پرتکرار کمک می کند.
8- روش سامانه های پشتیبان : این روش از داده کاوی بر پایه گروه های خطی و غیر خطی است و به کاربران در تصمیم گیری های پیچیده و پرتکرار کمک می کند.
9- روش الگوریتم تجزیه و تحلیل عاملی : الگوریتم های تجزیه و تحلیل عاملی در داده کاوی به کاربران کمک می کند با کاستی کردن ابعاد دادگان، الگو هایی کلی از دادگان کسب کنند.
10- روش الگوریتم خوشه بندی بر مبنای الگوریتم ژنتیک : الگوریتم های خوشه بندی ژنتیک بر پایۀ الگوریتم های ژنتیکی هستند که به کاربران در کلاس بندی دادگان کمک می کند.
اهمیت داده کاوی در چیست ؟
داده کاوی که به آن کشف اطلاعات از میان انبوه داده ها گفته میشود، به معنای استخراج اطلاعات پنهان، الگوها و یا روابط مشخص در مقدار و حجم بسیار بزرگی از اطلاعات که ممکن است در یک یا چندین پایگاه داده وجود داشته باشد، می باشد. به عبارت دیگر با علم داده کاوی می توانید، بانک های اطلاعاتی و همچنین مجموعه بزرگ اطلاعات را پس از استخراج مورد بررسی قرار دهید اهمیت داده کاوی امروزه بر کسی پوشیده نیست با توجه به موازی شدن دریافت اطلاعات در دنیای دیجیتال و لزوم دریافت استخراج اطلاعات از میان حجم انبوهی از داده ها باعث شده بسیاری از کسب و کارها و شرکت ها موفق برای رسیدن به نهایت سودآوری و همچنین کسب رضایت مندی مشتری از داده کاوی در اولویت کاری خود استفاده کنند یکی از ده شغل پردرآمد داده کاوی می باشد که با کمک سیستمهای فناوری اطلاعات و نرمافزارهای مبتنی بر پایگاه داده، امروزه سازمانها توان ذخیره حجم زیادی از دادهها را پیدا کردهاند. دادهکاوی علمی است که به ما میآموزد چگونه باید دادهها را یافت و آنها را دستهبندی کرد، به طوری که در مراحل بعد قابل آنالیز باشند. در حقیقت، داده کاوی به زبان سادهتر، استخراج دادهها و اطلاعاتیست که با استفاده از آنها، میتوان رفتارها و الگوریتمهایی شکل داد تا حل مسائل راحتتر و آسانتر شود.
کاربردهای داده کاوی
1- قابلیت بهینه سازی محصولات و خدمات
2- توانایی شناخت مشتریان سود آور
3- توانایی شناخت مشتریان وفادار
4- قابلیت شناسایی و بررسی رفتار مشتری
5- بررسی بررسی چرخه عمر مشتری
6- قابلیت پیشبینی فروش با استفاده از داده کاوی
مراحل انجام پروژه داده کاوی
ارسال پروژه داده کاوی از طریق فرم ثبت سفارش و یا از طریق تلگرام، واتس آپ یا شماره پشتیبانی.
بررسی دقیق و کارشناسی پروژه داده کاوی توسط مجریان گروه متلب پروژه.
اعلام هزینه و قیمت پروژه داده کاوی براساس میزان بودجه پرداختی کاربر.
موافقت با کمترین هزینه اعلام شده توسط مجری و پرداخت نصف هزینه.
شروع پروژه توسط مجریان گروه متلب پروژه با توجه به زمان تعیین شده توسط کاربر.
ارسال نتایج انجام کار به صورت عکس خروجی پس از پایان کار.
اطمینان کاربر از انجام درست کار و پرداخت مابقی هزینه.
ارسال پروژه داده کاوی توسط متلب پروژه و تعیین زمان پشتیبانی 72 ساعته برای رفع اشکال.
در صورت ذکر خواسته کاربر فیلم نیز از نحوه انجام کار ارسال خواهد شد.
انجام پروژه داده کاوی در کدام شهر و استانها انجام پذیر است؟
یکی از مشکلات گسترده ای که بیشتر کاربران و دانشجویان با آن مواجه هستند آن است که موسسات و سایت های انجام کار تنها در یک شهر خاص متمرکز شده و دارای شعبه می باشند و این امر باعث میشود که کاربر نتواند هماهنگی های لازم در انجام پروژه داده کاوی داشته باشید این مشکل به طور کامل در متلب پروژه مرتفع شده است و میتوانید در هر شهر و استانی که هستید در کمترین زمان ممکن سفارش خود را ثبت نمایید و با کارشناس همان شهر به صورت آنلاین و لحظه ای در ارتباط باشید. همین موضوع سبب شده است که متلب پروژه کاربران زیادی از سراسر کشور و حتی جهان برای انجام سفارشات متلب پروژه را به عنوان گزینه نهایی انتخاب کنند. هدف از انجام این امر در موسسه متلب پروژه ارتباط هر چه بهتر و دسترسی آسان با کارشناس شهر مورد نظر مشتری می باشد.
چه شرایطی برای انجام پروژه با داده کاوی باید مهیا باشد؟
باید به این موضوع دقت داشته باشید که برای انجام پروژه داده کاوی می بابیست دانش و تخصص کافی در حوزه تحصیلات تکمیلی به خصوص کارشناسی ارشد و دکتری داشته باشید. نداشتن دانش تخصصی بالا و همچنین تجربه ناکافی در نهایت منجر به ارائه کیفیت پایین در انجام پروژه خواهد شد. یکی دیگر از نگرانی هایی که مشتریان همواره با آن مواجه هستند نداشتن زمان کافی در انجام پروژه رشته داده کاوی است و نتیجه این امر منجر به نارضایتی و عدم موفقیت در پروژه خواهد شد. موسسه متلب پروژه دارای تیم تخصصی از بهترین مجریان داده کاوی است که تجربه و تخصص بسیار بالایی در این حوزه دارند و میتوانند پروژه را با کیفیتی که مدنظر شماست تحویل دهند.
ضمانت و راه های اعتماد در انجام پروژه داده کاوی
راه های اعتماد به یک موسسه و وب سایت در وجاهت قانونی و کسب مجوزهای لازم برای کسب و کار جستجو نمایید، متاسفانه در فضای اینترنت با رشد بی سابقه سایت های انجام پروژه داده کاوی مواجه هستیم که هیچ مجوزی برای فعالیت در این حوزه ندارند. نتیجه این اعتماد ناشیانه دریافت کار بی کیفیت و در انتها ناراضی از انجام کار خواهد شد. طبق تجربه 12 ساله متلب پروژه بسیار مشاهده شده است این موسسات به عنوان واسط عمل کرده و سفارش را به سایت های دیگر برونسپاری می نمایند. اولین گام در کسب اعتماد به یک موسسه یا وب سایت انجام تحقیقات و مطالعه نظرات مشتریان می باشد. موسسه متلب پروژه به خود می بالد که تنها گروه انجام پروژه های داده کاوی در ایران است که دارای تیم تخصصی در این زمینه می باشد. در هر لحظه میتواند به صورت آنلاین و در کسری از ثانیه با مجریان متلب پروژه تماس بگیرید و به صورت رایگان خدمات مشاوره ای حرفه ای دریافت کنید.
سخن پایانی جهت مشاوره و ثبت نهایی سفارش پروژه داده کاوی
انجام پروژه های داده کاوی همواره یکی از دغدغه های اصلی کاربران و دانشجویان می باشد. یکی از مهمترین وظایفی که به دانشجویان با داده کاوی داده میشود انجام تکالیف و همچنین پروژه های داده کاوی است برای انجام هماهنگی و دریافت مشاوره رایگان و تخصصی میتواند وارد سایت متلب پروژه شوید و از طریق راه های ارتباطی با ما و کارشناسان تماس حاصل فرمایید.
انجام پروژه داده کاوی
انجام پروژه داده کاوی در هر رشته ای و تخصصی نیاز عمومی می باشد زیرا پردازش داده هاست که نتایج را به دست انسان می رساند تا باعث رشد و پیروزی او شود.
پروژه های داده کاوی در نرم افزار های مختلف مانند متلب ، رپیدمایندر ، spss و… انجام می گیرد که همگی به تخصص بالایی نیاز دارند که پروژه سرا با بالاترین کیفیت ممکن توسط متخصصان مجربش این خدمات را ارائه می دهد.
داده کاوی در متلب و داده کاوی در پایگاه داده های مختلف با زبان های برنامه نویسی در این زمینه خواستار بسیار زیادی دارد از این رو پروژه سرا داده کاوی در متلب و داده کاوی با زبان های برنامه نویسی را همیشه با کمترین زمان و هزینه ممکن و بالاترین کیفیت انجام می دهد.
ثبت سفارش با تلگرام
ثبت سفارش با واتساپ
ثبت سفارش با سروش
ثبت سفارش با فرم سایت
انجام پروژه داده کاوی
تعریف داده کاوی
با توجه به گسترش کاربردهای داده کاوی برای شرکت ها در زمینه بازاریابی و تحلیل رفتار مشتریان، علم داده کاوی (Data Mining) مورد توجه بسیاری از سازمان ها قرار گرفته است.
یک کمپانی تجاری انبوهی از داده ها را در زمینه خدمات و کالاهای فروخته شده به مشتریان خود را، نگهداری می نماید. با هرچه گسترده تر شدن این داده ها تحلیل و استخراج اطلاعات مفید از این حجم عظیم از داده دچار مشکل خواهد شد. در واقع علم داده کاوی همانند استخراج اطلاعات ارزشمند در یک معدن منابع گرانبها می باشد.
از طرفی سازمان ها برای برنامه ریزی و تنظیم استراتژی های بازاریابی و مارکتینگ نیاز به استخراج اطلاعات از داده های قبلی و تحلیل رفتار مشتریان خود در گذشته و آینده دارند.
با استفاده از داده کاوی می توان رفتار مشتریان را تحلیل نمود و اطلاعات مفیدی را از میان انبوهی از اطلاعات استخراج نمود. با استفاده از علم داده کاوی می توان الگوهای پنهان رفتاری مشتریان را خارج نمود و پیش بینی هایی را برای آینده ارائه داد.
انجام پروژه داده کاوی
برخی زمینه های داده کاوی
پروژه سرا آماده پذیرش سفارشات زیر در این زمینه می باشد (همچنین سفارش جدید شما متقاضیان گرامی در زمینه داده کاوی):
انجام پروژه داده کاوی با متلب
انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر
انجام پروژه داده کاوی با کلمنتاین
انجام پروژه داده کاوی با وکا
انجام پروژه برنامه نویسی داده کاوی با R
انجام پروژه داده کاوی با IBM SPSS Modeler
انجام پروزه داده کاوی باOrange Data Mining
انجام پروژه یادگیری ماشین و داده کاوی با Tanagra
انجام پروژه داده کاوی با پایتون و …
چگونه پروژه داده کاوی خود را انجام دهیم؟
برای انجام پروژه داده کاوی؛ پروژه سرا دو پیشنهاد برایتان دارد: اول اینکه می توانید وارد لینک آموزش داده کاوی شوید و آموزش مربوطه را ببینید و پروژه مورد نظرتان را انجام دهید. راه دوم اینکه: سفارش انجام پروژه داده کاوی خود را به کارشناسان پروژه سرا ارسال نمایید؛ کارشناسان، پروژه داده کاوی شما را بررسی می نمایند و سپس مشاوره لازم جهت انجام پروژه داده کاوی را خدمتتان ارائه می نمایند؛ انجام پروژه داده کاوی در پروژه سرا بابالاترین کیفیت و مناسبترین قیمت انجام می پذیرد.
هزینه سفارش انجام پروژه داده کاوی چقدر می باشد?
انجام پروژه داده کاوی توسط مجریان مجرب پروژه سرا انجام می پذیرد، هزینه انجام پروژه داده کاوی با توجه به حجم مورد نظر و مدت زمان صرف شده و زمان تحویل درخواستی پروژه داده کاوی متفاوت می باشد. برای اطلاع از هزینه می توانید پروژه داده کاوی خود را از روش های ذکر شده به کارشناسان ارسال نمایید؛کارشناسان اعلام هزینه می نمایند.
آموزش داده کاوی
خدمات دیگر پروژه سرا:پشتیبانی 24 ساعته و تضمین کیفیت پروژههای Datamining توسط کارت
خدمات کارت پروژه در زمینه انجام پروژه data mining
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.
انجام پروژه Hse از پروژههای دانشجویان مقاطع کارشناسی، کارشناسی ارشد و دکتری میباشد که در این سایت توسط متخصصین قابل انجام است.
انجام پروژه هوش مصنوعی برای تمامی علاقمندان به انجام این پروژه دانشگاهی در سایت کارت توسط کارشناسان حرفه ای میسر میگردد.
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.
انجام پروژه بهینه سازی سیستم ها برای تمامی علاقمندان به انجام این پروژه دانشگاهی در سایت کارت توسط حرفه ایها میسر میگردد.
دانشجویان علاقمند به انجام پروژه لب ویو میتوانند برای ثبت سفارش این پروژه پر کاربرد و محبوب همین حالا ثبت سفارش نمایید.
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 تکنولوژی صنعتی نیز مانند دیگر پروژههای قابل انجام در سایت کارت پروژه توسط حرفه ایهای این حوزه انجام پذیر است.
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.
از پروژههای قابل انجام توسط کارشناسان خبره سایت ما، انجام پروژه مینی تب که بسیار هم پرطرفدار است میباشد. پروژه خود را به ما بسپارید.
انجام پروژه بهینه سازی مثل دیگر پروژههای دانشگاهی قابل انجام در سایت ما توسط حرفه ایهای این حوزه بصورت مطمئن انجام پذیراست.
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.
انجام پروژه فوق دیپلم داده کاوی
انجام پروژه لیسانس داده کاوی
انجام پروژه فوق لیسانس داده کاوی
انجام پروژه دکترا داده کاوی
از پروژههای محبوب دانشجویان، انجام پروژه آرنا میباشد که علاقمندان میتوانند جهت ثبت سفارش این پروژه اقدام کنند.
در سایت کارت، انجام پروژه یادگیری ماشین مانند سایر پروژههای داده کاوی توسط کارشناسان کاربلد با کیفیت بالا و به صورت فوری قابل انجام است.
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 پروژه Comfar از پروژهی مورد علاقه دانشجویان میباشد و در سایت کارت نیز این پروژه به صورت کاملا حرفهای وتضمینی قابل انجام است.
از پروژههای پر مخاطب دانشجویان، انجام پروژه پردازش سیگنال میباشد که علاقمندان میتوانند جهت ثبت سفارش این پروژه اقدام کنند.
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.
برای انجام پروژه برق می توانید با شماره های درج شده در صفحه جهت ثبت سفارش پروژه مورد نظر خود اقدام نمایید.
انجام پروژه شبکه عصبی از دیگر خدمات دانشگاهی محبوب دانشجویان سراسر کشور میباشد که در این سایت توسط اساتید هر حوزه قابل انجام است.
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.
انجام پروژه پردازش تصویر دیگر خدمات دانشگاهی محبوب دانشجویان سراسر کشور میباشد که در این سایت توسط اساتید هر حوزه قابل انجام است.
انجام شبیه سازی مقاله از پروژههای دانشگاهی پر مخاطب و محبوب میباشد که در این سایت توسط متخصصین ما قابل انجام است.
انجام پروژه پایتون از پروژه های محبوبی است که در سایت کارت پروژه برای رشته ها و گرایش های مختلفی توسط کارشناسان قابل انجام است.
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
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
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، دانش
سفارش پروژه فقط در زمینه داده کاوی با نرم افزار های ذیل پذیرفته می شود :
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکا Weka
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار رپیدماینر RapidMiner
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین Clementine12
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار SPSS Modeler14.2
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار نایم knime
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار RStudio
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار اورنج کانواس Orange Canvas
انجام پروژه های متن کاوی text mining با نرم افزار رپیدماینر rapidminer
مشاوره و انجام پایان نامه کارشناسی ارشد ، دکترای داده کاوی
مشاوره و انجام پایان نامه و پروژه های کارشناسی ارشد داده کاوی در زمینه های :
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
الگوریتم های دسته بندی Classification
درخت تصمیم :C5.0 ، CHAID ، C&R ،QUEST ، RandomForest ،REPTree ،ID3،NBTree
شبکه عصبی :Neural Net ،perceptron ،AutoMLP
شبکه بیزین : Bayes Net،NaiveBayes
ماشین بردار پشتیبان : SVM ،LibSVM ،Support Vector Machine (Linear)
رگرسیون : Regression ، Logeistic
نزدیکترین همسایه: KNN
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
الگوریتم های خوشه بندی Clustering
خوشه بندی : k-Means ، kohonen ، Twostep ، Anomaly
الگوریتم های قواعد انجمنی : Apriori ، Carma ، Sequ
RStudio پروژه های آماده داده کاوی با نرم افزار
کاربرد داده کاوی در بیماری مزمن کلیه در نرم افزار R با الگوریتم درخت تصمیم و ماشین بردار پشتیبان
کاربرد داده کاوی در بیماری مزمن کلیه در نرم افزار R با الگوریتم بیز ساده Navie Bayes
کاربرد داده کاوی در بیماری مزمن کلیه در نرم افزار R با الگوریتم ماشین بردار پشتیبان SVM
کاربرد داده کاوی در بیماری مزمن کلیه در نرم افزار R با الگوریتم درخت تصمیم C5.0
کاربرد داده کاوی در بیماری دیابت در نرم افزار R با الگوریتم درخت تصمیم و ماشین بردار پشتیبان
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
کاربرد داده کاوی در بیماری دیابت در نرم افزار R با الگوریتم بیز ساده Navie Bayes
کاربرد داده کاوی در بیماری دیابت در نرم افزار R با الگوریتم ماشین بردار پشتیبان SVM
کاربرد داده کاوی در بیماری دیابت در نرم افزار R با الگوریتم درخت تصمیم C5.0
کاربرد داده کاوی در بیماری تیروئید در نرم افزار R با الگوریتم درخت تصمیم و ماشین بردار پشتیبان
کاربرد داده کاوی در بیماری تیروئید در نرم افزار R با الگوریتم بیز ساده Navie Bayes
کاربرد داده کاوی در بیماری تیروئید در نرم افزار R با الگوریتم ماشین بردار پشتیبان SVM
کاربرد داده کاوی در بیماری تیروئید در نرم افزار R با الگوریتم درخت تصمیم C5.0
کاربرد داده کاوی در ارزیابی خودرو در نرم افزار R با الگوریتم درخت تصمیم و ماشین بردار پشتیبان
کاربرد داده کاوی در ارزیابی خودرو در نرم افزار R با الگوریتم بیز ساده Navie Bayes
کاربرد داده کاوی در ارزیابی خودرو در نرم افزار R با الگوریتم ماشین بردار پشتیبان SVM
کاربرد داده کاوی در ارزیابی خودرو در نرم افزار R با الگوریتم درخت تصمیم C5.0
کاربرد داده کاوی در بیماری افسردگی در نرم افزار R با الگوریتم درخت تصمیم و ماشین بردار پشتیبان
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
کاربرد داده کاوی در بیماری افسردگی در نرم افزار R با الگوریتم بیز ساده Navie Bayes
کاربرد داده کاوی در بیماری افسردگی در نرم افزار R با الگوریتم ماشین بردار پشتیبان SVM
کاربرد داده کاوی در بیماری افسردگی در نرم افزار R با الگوریتم درخت تصمیم C5.0
کاربرد داده کاوی در بیماری سرطان سینه در نرم افزار R با الگوریتم درخت تصمیم و ماشین بردار پشتیبان
کاربرد داده کاوی در بیماری سرطان سینه در نرم افزار R با الگوریتم بیز ساده Navie Bayes
کاربرد داده کاوی در بیماری سرطان سینه در نرم افزارR با الگوریتم ماشین بردار پشتیبان SVM
کاربرد داده کاوی در بیماری سرطان سینه در نرم افزار R با الگوریتم درخت تصمیم C5.0
دیگر پروژه ها
ایمیل های اسپم داده کاوی در تشخیص ایمیل های اسپم با نرم افزار رپیدماینر با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم و ماشین بردار پشتیبان
بیماری افسردگی داده کاوی در تشخیص بیماری افسردگی با نرم افزار کلمنتاین با الگوریتم درخت تصمیم و شبکه عصبی
بیماری افسردگی داده کاوی در تشخیص بیماری افسردگی با نرم افزار رپیدماینر با الگوریتم درخت تصمیم و نزدیکترین همسایه
قارچ سمی داده کاوی در تشخیص قارچ های سمی با نرم افزار رپیدماینر با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم و بیز ساده
بازی شطرنج داده کاوی در بازی شطرنج با نرم افزار رپیدماینر با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم و شبکه عصبی
پیش بینی درآمد داده کاوی در پیش بینی درآمد افرادبا نرم افزار کلمنتاین با استفاده از درخت تصمیم و شبکه عصبی
رای گیری در گنگره امریکا داده کاوی در رای گیری در گنگره امریکا با نرم افزار رپیدماینر با استفاده از الگوریتم درخت تصمیم و نزدیکترین همسایه
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
شناسایی نوع خودرو کاربرد داده کاوی در شناسایی نوع خودرو با نرم افزار رپیدماینر با الگوریتم C4.5
knime پروژه های آماده داده کاوی با نرم افزار نایم
کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری دیابت با نرم افزار نایم با الگوریتم درخت تصمیم CART
کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری افسردگی با نرم افزار نایم با الگوریتم درخت تصمیم و بیز ساده
کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری افسردگی با نرم افزار نایم با الگوریتم بیز ساده Naive Bayes
کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری افسردگی با نرم افزار نایم با الگوریتم درخت تصمیم CART
کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری دیابت با نرم افزار نایم با الگوریتم درخت تصمیم و ماشین بردار پشتیبان
کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری دیابت با نرم افزار نایم با الگوریتم درخت تصمیم و بیز ساده
کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری دیابت با نرم افزار نایم با الگوریتم ماشین بردار پشتیبان SVM
کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری دیابت با نرم افزار نایم با الگوریتم بیز ساده Naive Bayes
کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری مزمن کلیه در نرم افزار نایم با الگوریتم درخت تصمیم و نزدیکترین همسایه
کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری مزمن کلیه در نرم افزار نایم با الگوریتم بیز ساده و درخت تصمیم
کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری مزمن کلیه در نرم افزار نایم با الگوریتم بیز ساده Naive Bayes
کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری مزمن کلیه در نرم افزار نایم با الگوریتم درخت تصمیم CART
کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری سرطان سینه در نرم افزار نایم با الگوریتم درخت تصمیم CART
کاربرد داده کاوی در ارزیابی خودرو در نرم افزار نایم با الگوریتم درخت تصمیم و بیز ساده
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
کاربرد داده کاوی در ارزیابی خودرو در نرم افزار نایم با الگوریتم بیز ساده Naive Bayes
کاربرد داده کاوی در ارزیابی خودرو در نرم افزار نایم با الگوریتم درخت تصمیم CART
کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری سرطان سینه در نرم افزار نایم با الگوریتم درخت تصمیم و ماشین بردار پشتیبان
کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری سرطان سینه در نرم افزار نایم با الگوریتم درخت تصمیم و بیز ساده
کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری سرطان سینه در نرم افزار نایم با الگوریتم ماشین بردار پشتیبان SVM
کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری سرطان سینه در نرم افزار نایم با الگوریتم بیز ساده Naive Bayes
ارزیابی خودرو در orange کاربرد داده کاوی در ارزیابی خودرو با نرم افزار orange با الگوریتم SVM
ارزیابی خودرو در orange کاربرد داده کاوی در ارزیابی خودرو با نرم افزار orange با الگوریتم Naive Bayes
ارزیابی خودرو در orange کاربرد داده کاوی در ارزیابی خودرو با نرم افزار orange با الگوریتم در CN2
ارزیابی خودرو در orange کاربرد داده کاوی در ارزیابی خودرو با نرم افزار orange با الگوریتم درخت تصمیم
ارزیابی خودرو در orange کاربرد داده کاوی در ارزیابی خودرو با نرم افزار orange با الگوریتم در KNN
ارزیابی خودرو در orange کاربرد داده کاوی در ارزیابی خودرو با درخت تصمیم و نزدیکترین همسایه
ارزیابی خودرو در orange کاربرد داده کاوی در ارزیابی خودرو با درخت تصمیم وماشین بردار پشتیبان
ارزیابی خودرو در orange کاربرد داده کاوی در ارزیابی خودرو با درخت تصمیم و بیز ساده
heart dataset مجموعه داده در مورد بیماران قلبی (heart dataset)
breast cancer dataset مجموعه داده بیماری سرطان سینه (breast cancer dataset)
thyroid dataset مجموعه داده بیماری تیروئید (Thyroid Disease Data Set)
Chronic Kidney Disease Data Set مجموعه داده بیماری مزمن کلیه (Chronic Kidney Disease )
Pima Indians Diabetes Data Set مجموعه داده در بیماری دیابت (Pima Indians Diabetes)
Indian Liver Patient Dataset مجموعه داده مبتلا به بیماری کبد (Indian Liver Patient Dataset)
Breast Cancer Data Set مجموعه داده عود مجدد سرطان سینه (Breast Cancer Data Set)
Hepatitis Data Set مجموعه داده بیماری هپاتیت (Hepatitis Data Set)
Dermatology Data Set مجموعه داده وضعیت پوست (Dermatology Data Set)
Cardiotocography Data Set مجموعه داده در مورد وضعیت ضربان قلب جنین در دوران بارداری ( Cardiotocography Data Set )
Contraceptive Method Data Set مجموعه داده روش پیشگیری از بارداری ( Contraceptive Method Data Set )
Mammographic Mass Data Set مجموعه داده توده ای ماموگرافی - سرطان پستان ( Mammographic Mass Data Set )
موعه داده در مورد بیماری افسردگی
مجموعه داده در مورد سوء تغذیه
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
Appendicitis data set مجموعه داده بیماری آپاندیسیت (Appendicitis data set)
مجموعه داده بیماری دیابت نوع یک و دو (Diabetes Dataset)
(dataset datamining ) دیتاست فارسی و انگلیسی برای داده کاوی
German Credit Data Set مجموعه داده بانک - تسهیلات اعتباری (German Credit Data Set)
Bank Marketing Data Set مجموعه داده ای در بازاریابی بانکی ( Bank Marketing Data Set )
Car Evaluation Data Set مجموعه داده در ارزیابی خودرو (Car Evaluation Data Set)
Congressional Voting Data Set مجموعه داده رای گیری گنگره امریکا (Congressional Voting Data Set )
Student Performance Data Set مجموعه داده وضعیت تحصیلی دانش آموزان ( Student Performance Data Set )
Census Income Data Set مجموعه داده پیش بینی درآمد (Census Income Data Set)
مجموعه داده شرکت مخابرات - مشترکین تلفن همراه
Zoo Dataset مجموعه داده در مورد باغ وحش (Zoo Dataset)
Mushroom Data Set مجموعه داده تشخیص قارچ سمی (Mushroom Data Set)
Spambase Data Set مجموعه داده ای در هرزنامه - اسپم( Spam base Data Set )
Ecoli data set مجموعه داده ای در تشخیص باکتری ( Ecoli data set )
Nursery Data Set مجموعه داده مهد کودک ( Nursery Data Set )
مجموعه داده متن کاوی ، تشخیص بدافزار ها
مجموعه داده متن کاوی ، تشخیص اسپم در پیامک های موبایل
مجموعه داده متن کاوی در تشخیص جنسیت صاحب وبلاگ
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
Chess data set مجموعه داده شطرنج (Chess (King-Rook vs. King-Pawn) data set)
(dataset datamining ) دیتاست فارسی و انگلیسی برای داده کاوی
Vehicle Data Set مجموعه داده وسیله نقلیه - خودرو (Vehicle Data Set)
Machine CPU Performance data set مجموعه داده عملکرد پردازنده ( Machine CPU Performance data set )
Students Academic Performance Dataset مجموعه داده عملکرد دانش آموزان (Students Academic Performance Dataset )
Student Performance Data Set مجموعه داده سیستم تشخیص نفوذ ( NSL KDD Dataset )
Basket Dataset مجموعه داده سبد فروشگاه (Basket Dataset)
Online Retail
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
Data Set مجموعه داده پیش پردازش شده آنلاین خرده فروشی (Online Retail Data Set)
Insurance Dataset مجموعه داده بیمه - سود آور و زیان آور (Insurance Dataset
RFM مجموعه داده فروشگاه - مدیریت ارتباط با مشتری (CRM - RFM)
rapidminer پروژه های آماده متن کاوی با
کرم ها تروجان ها و ویروس ها کاربرد متن کاوی در تشخیص بدافزار ها-کرم ها ویروس ها و تروجان ها با نرم افزار رپیدماینر با الگوریتم لجستیک Logistic Regression
کرم ها تروجان ها و ویروس ها کاربرد متن کاوی در تشخیص بدافزار ها-کرم ها ویروس ها و تروجان ها با نرم افزار رپیدماینر با الگوریتم ماشین بردار پشتیبان SVM
کرم ها تروجان ها و ویروس ها کاربرد متن کاوی در تشخیص بدافزار ها-کرم ها ویروس ها و تروجان ها با نرم افزار رپیدماینر با الگوریتم بیز ساده
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
Naive Bayes
کرم ها تروجان ها و ویروس ها کاربرد متن کاوی در تشخیص بدافزار ها-کرم ها ویروس ها و تروجان ها با نرم افزار رپیدماینر با الگوریتم شبکه عصبی Neural Net
تشخیص اسپم در پیامک های موبایل کاربرد متن کاوی در تشخیص اسپم در پیامک های موبایل با نرم افزار رپیدماینر با الگوریتم Logistic Regression
تشخیص اسپم در پیامک های موبایل کاربرد متن کاوی در تشخیص اسپم در پیامک های موبایل با نرم افزار رپیدماینر با الگوریتم SVM
تشخیص اسپم در پیامک های موبایل کاربرد متن کاوی در تشخیص اسپم در پیامک های موبایل با نرم افزار رپیدماینر با الگوریتم Naive Bayes
تشخیص اسپم در پیامک های موبایل کاربرد متن کاوی در تشخیص اسپم در پیامک های موبایل با نرم افزار رپیدماینر با الگوریتم درخت تصمیم CART
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
متن کاوی در تشخیص جنسیت وبلاگ با نزدیکترین همسایه کاربرد متن کاوی در تشخیص جنسیت صاحب وبلاک با نرم افزار رپیدماینر با الگوریتم KNN
متن کاوی در تشخیص جنسیت وبلاگ بیز ساده کاربرد متن کاوی در تشخیص جنسیت صاحب وبلاک با نرم افزار رپیدماینر با الگوریتم Naive Bayes
متن کاوی در تشخیص جنسیت وبلاگ با لجستیک کاربرد متن کاوی در تشخیص جنسیت صاحب وبلاک با نرم افزار رپیدماینر با الگوریتم Logistic Regression
متن کاوی در تشخیص جنسیت وبلاگ کاربرد متن کاوی در تشخیص جنسیت صاحب وبلاک با نرم افزار رپیدماینر با الگوریتم درخت تصمیم CART
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
کاربرد متن کاوی در دسته بندی متون خبری با الگوریتم کاربرد متن کاوی در دسته بندی متون خبری با نرم افزار رپیدماینر با الگوریتم Neural Net
کاربرد متن کاوی در دسته بندی متون خبری با نرم افزار رپیدماینر با الگوریتم SVM
کاربرد متن کاوی در دسته بندی متون خبری با نرم افزار رپیدماینر با الگوریتم بیز ساده Naive Bayes
کاربرد متن کاوی در دسته بندی متون خبری با نرم افزار رپیدماینر با الگوریتم درخت تصمیم
وضعیت تحصیلی دانشجویان کاربرد داده کاوی در وضعیت تحصیلی دانشجویان در نرم افزار Rapid Miner با الگوریتم درخت تصمیم C4.5 و CART
وضعیت تحصیلی دانشجویان کاربرد داده کاوی در وضعیت تحصیلی دانشجویان در نرم افزار Rapid Miner با الگوریتم درخت تصمیم CART و Neural Net
وضعیت تحصیلی دانشجویان کاربرد داده کاوی در وضعیت تحصیلی دانشجویان در نرم افزار Rapid Miner با الگوریتم درخت تصمیم CART و KNN
وضعیت تحصیلی دانشجویان کاربرد داده کاوی در وضعیت تحصیلی دانشجویان در نرم افزار Rapid Miner با الگوریتم درخت تصمیم CART و SVM
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
Lower Back Pain کاربرد داده کاوی در بیماری کمر درد در نرم افزار SPSS Modeler14.2 با الگوریتم درخت تصمیم C5.0 و Neural Net
Lower Back Pain کاربرد داده کاوی در بیماری کمر درد در نرم افزار SPSS Modeler14.2 با الگوریتم درخت تصمیم C5.0 و SVM
Lower Back Pain کاربرد داده کاوی در بیماری کمر درد در نرم افزار SPSS Modeler14.2 با الگوریتم درخت تصمیم C5.0 و Logistic
Lower Back Pain کاربرد داده کاوی در بیماری کمر درد در نرم افزار SPSS Modeler14.2 با الگوریتم درخت تصمیم C5.0 و CART
KDD کاربرد داده کاوی در سیستم تشخیص نفوذ در نرم افزار SPSS Modeler14.2 با الگوریتم درخت تصمیم CARTو Neural Net
KDD کاربرد داده کاوی در سیستم تشخیص نفوذ در نرم افزار SPSS Modeler14.2 با الگوریتم درخت تصمیم C5.0 و Neural Net
KDD کاربرد داده کاوی در سیستم تشخیص نفوذ در نرم افزار SPSS Modeler14.2 با الگوریتم درخت تصمیم C5.0 و SVM
KDD کاربرد داده کاوی در سیستم تشخیص نفوذ در نرم افزار SPSS Modeler14.2 با الگوریتم درخت تصمیم C5.0 و CART
کاربرد داده کاوی در سوء تغذیه در نر م افزار وکا با الگوریتم های J48 و NBTtree
تشخیص صدا زن یا مرد کاربرد داده کاوی در شناسایی یک صدا به عنوان مرد یا زن در نرم افزار SPSS Modeler14.2 با الگوریتم درخت تصمیم و ماشین بردار پشتیبان
ازدواج و طلاف کاربرد داده کاوی در پیش بینی ازدواج و طلاق در نرم افزار SPSS Modeler14.2 با الگوریتم سری زمانی
بیکاری کاربرد داده کاوی در پیش بینی نرخ بیکاری جوانان در نرم افزار SPSS Modeler14.2 با الگوریتم سری زمانی
کاربرد داده کاوی در تحلیل سبد بازار با نرم افزار وکا با الگوریتم Apriori
تشخیص قارچ سمی کاربرد داده کاوی در تشخیص قارچ های سمی با نرم افزار وکا با الگوریتم K-means
مدیریت ارتباط با مشتری کاربرد داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری با نرم افزار رپیدماینر با الگوریتم K-means و K-medoids
ارزیابی خودرو کاربرد داده کاوی در ارزیابی خودرو با نرم افزار رپیدماینر با الگوریتم CN2
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
طبقه بندی حیوانات کاربرد داده کاوی در طبقه بندی حیوانات با نرم افزار کلمنتاین با الگوریتم C5.0
شناسایی باکتری ها داده کاوی در شناسایی باکتری ها با نرم افزار رپیدماینر با الگوریتم C4.5
پیش گیری از بارداری داده کاوی در پزشکی - پیشگیری از بارداری با نرم افزار رپید ماینر با الگوریتم CART
داده کاوی در پیش بینی عملکرد cpu با نرم افزار کلمنتاین با الگوریتم شبکه عصبی
وضعیت تحصیلی دانشجویان کاربرد داده کاوی در وضعیت تحصیلی دانشجویان در نرم افزار Rapid Miner با الگوریتم درخت تصمیم C4.5 و CART
وضعیت تحصیلی دانشجویان کاربرد داده کاوی در وضعیت تحصیلی دانشجویان در نرم افزار Rapid Miner با الگوریتم درخت تصمیم CART و Neural Net
وضعیت تحصیلی دانشجویان کاربرد داده کاوی در وضعیت تحصیلی دانشجویان در نرم افزار Rapid Miner با الگوریتم درخت تصمیم CART و KNN
وضعیت تحصیلی دانشجویان کاربرد داده کاوی در وضعیت تحصیلی دانشجویان در نرم افزار Rapid Miner با الگوریتم درخت تصمیم CART و SVM
Lower Back Pain کاربرد داده کاوی در بیماری کمر درد در نرم افزار SPSS Modeler14.2 با الگوریتم درخت تصمیم C5.0 و Neural Net
Lower Back Pain کاربرد داده کاوی در بیماری کمر درد در نرم افزار SPSS Modeler14.2 با الگوریتم درخت تصمیم C5.0 و SVM
Lower Back Pain کاربرد داده کاوی در بیماری کمر درد در نرم افزار SPSS Modeler14.2 با الگوریتم درخت تصمیم C5.0 و Logistic
Lower Back Pain کاربرد داده کاوی در بیماری کمر درد در نرم افزار SPSS Modeler14.2 با الگوریتم درخت تصمیم C5.0 و CART
KDD کاربرد داده کاوی در سیستم تشخیص نفوذ در نرم افزار SPSS Modeler14.2 با الگوریتم درخت تصمیم CARTو Neural Net
KDD کاربرد داده کاوی در سیستم تشخیص نفوذ در نرم افزار SPSS Modeler14.2 با الگوریتم درخت تصمیم C5.0 و Neural Net
KDD کاربرد داده کاوی در سیستم تشخیص نفوذ در نرم افزار SPSS Modeler14.2 با الگوریتم درخت تصمیم C5.0 و SVM
KDD کاربرد داده کاوی در سیستم تشخیص نفوذ در نرم افزار SPSS Modeler14.2 با الگوریتم درخت تصمیم C5.0 و CART
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
کاربرد داده کاوی در سوء تغذیه در نر م افزار وکا با الگوریتم های J48 و NBTtree
تشخیص صدا زن یا مرد کاربرد داده کاوی در شناسایی یک صدا به عنوان مرد یا زن در نرم افزار SPSS Modeler14.2 با الگوریتم درخت تصمیم و ماشین بردار پشتیبان
ازدواج و طلاف کاربرد داده کاوی در پیش بینی ازدواج و طلاق در نرم افزار SPSS Modeler14.2 با الگوریتم سری زمانی
بیکاری کاربرد داده کاوی در پیش بینی نرخ بیکاری جوانان در نرم افزار SPSS Modeler14.2 با الگوریتم سری زمانی
کاربرد داده کاوی در تحلیل سبد بازار با نرم افزار وکا با الگوریتم Apriori
تشخیص قارچ سمی کاربرد داده کاوی در تشخیص قارچ های سمی با نرم افزار وکا با الگوریتم K-means
مدیریت ارتباط با مشتری کاربرد داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری با نرم افزار رپیدماینر با الگوریتم K-means و K-medoids
ارزیابی خودرو کاربرد داده کاوی در ارزیابی خودرو با نرم افزار رپیدماینر با الگوریتم CN
طبقه بندی حیوانات کاربرد داده کاوی در طبقه بندی حیوانات با نرم افزار کلمنتاین با الگوریتم C5.0
شناسایی باکتری ها داده کاوی در شناسایی باکتری ها با نرم افزار رپیدماینر با الگوریتم C4.5
پیش گیری از بارداری داده کاوی در پزشکی - پیشگیری از بارداری با نرم افزار رپید ماینر با الگوریتم CART
داده کاوی در پیش بینی عملکرد cpu با نرم افزار کلمنتاین با الگوریتم شبکه عصبی
پروژه های آماده وکا
صنعت پروژه های آماده داده کاوی با موضوع کاربرد در صنعت ، مجموع پروژه ها 8 عدد
بانکداری پروژه های آماده داده کاوی با موضوع مدیریت بانکداری، مجموعه پروژه ها 8 عدد
بیمه پروژه های آماده داده کاوی با موضوع کاربرد در بیمه ، مجموع پروژه ها 8 عدد
پزشکی پروژهای آماده داده کاوی با موضوع کاربرد پزشکی ، مجموع پروژه ها 64 عدد
پروژه های آماده داده کاوی با موضوع طبقه بندی حیواتات با درخت تصمیم
افسردگی پروژه های آماده داده کاوی با موضوع افسردگی ، مجموع پروژه ها 8 عدد
مخابرات پروژه های آماده داده کاوی با موضوع کابرد در ارتباطات و مخابرات ، مجموع پروژه ها 8 عدد
آموزش پروژه های آماده داده کاوی با موضوع تشخیص قارچ های سمی ، مجموع پروژه ها 8 عدد
rapidminer پروژه های آماده رپیدماینر
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
ارزیابی خودرو در پیدماینر پروژه های آماده داده کاوی با موضوع کاربرد در صنعت ، مجموع پروژه ها 8 عدد
مدیریت بانکداری با رپیدماینر پروژه های آماده داده کاوی با موضوع مدیریت بانکداری، مجموعه پروژه ها 8 عدد
داده کاوی در بیمه با رپیدماینر پروژه های آماده داده کاوی با موضوع کاربرد در بیمه ، مجموع پروژه ها 8عدد
داده کاوی در پزشکی در رپیدماینر پروژه های آماده داده کاوی با موضوع کاربرد پزشکی ، مجموع پروژه ها 64 عدد
پروژه های آماده داده کاوی با موضوعات مختلف ، مجموع پروژه ها 8 عدد
داده کاوی در کامپیوتر پروژه های آماده داده کاوی با موضوع کامپیوتر ، مجموع پروژه ها 8 عدد
داده کاوی در تلفن همراه با رپیدماینر پروژه های آماده داده کاوی با موضوع کابرد در ارتباطات و مخابرات ، مجموع پروژه ها 8 عدد
داده کاوی در آموزش پروژه های آماده داده کاوی با موضوع آموزش ، مجموع پروژه ها 8 عدد
پروژه های آماده داده کاوی با موضوع خوشه بندی داده ها Clustring
پروژه های آماده داده کاوی با موضوع کاربرد در صنعت ، مجموع پروژه ها 8 عدد
داده کاوی در مدیریت بانکداری پروژه های آماده داده کاوی با موضوع مدیریت بانکداری، مجموعه پروژه ها 8 عدد
داده کاوی در بیمه پروژه های آماده داده کاوی با موضوع کاربرد در بیمه ، مجموع پروژه ها 8 عدد
داده کاوی در پزشکی پروژه های آماده داده کاوی با موضوع کاربرد پزشکی ، مجموع پروژه ها 64 عدد
پروژه های آماده داده کاوی با موضوعات مختلف ، مجموع پروژه ها 8 عدد
داده کاوی در کامپیوتر پروژه های آماده داده کاوی با موضوع کامپیوتر ، مجموع پروژه ها 8 عدد
داده کاوی در مخابرات پروژه های آماده داده کاوی با موضوع کابرد در ارتباطات و مخابرات ، مجموع پروژه ها 8 عدد
داده کاوی در آموزش با کلمنتاین پروژه های آماده داده کاوی با موضوع آموزش ، مجموع پروژه ها 8 عد
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار SPSS Modeler 14.2
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار SPSS Modeler 14.2
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین Clementine12
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین Clementine12
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار رپید ماینر rapidminer
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار رپید ماینر rapidminer
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکا weka
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکا weka
کاربرد داده کاوی در بیماری سرطان
کاربرد داده کاوی در بیماری سرطان
هدف این تحقیق بررسی و شناخت عوامل موثر بر بیماری سرطان از نوع خوش خیم و بدخیم می باشد . ابتدا با بررسی منابع مشخص گردید که در بروز بیماری سرطان از نوع خوش خیم و بدخیم عوامل گوناگونی مانند یکنواختی اندازه سلول ، ضخامت و انبوه تومور، کروماتین ملایم و هستک طبیعی نقش زیادی دارند که از این بین نقش یکنواختی اندازه سلول و ضخامت انبوه تومور بیش از سایر عوامل میباشد .
کاربرد داده کاوی در تحلیل سبد بازار
کاربرد داده کاوی در تحلیل سبد بازار
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
یکی از حالت های تحلیل قواعد تلازمی ، تجزیه و تحلیل سبد بازار میباشد.پیشرفت فناوری فروشگاه ها را قادر می سازد تا حجم زیادی از داده های خرید مشتریان را جمع آوری و ذخیره نمایند .هر مشتری خرید مجزایی را در مقادیر مختلف و زمانهای متفاوت انجام می دهد و داده های موجود در سبد بازار نشان دهنده خرید مشتری در یک زمان خاص است . با تجزیه و تحلیل سبد بازار خرده فروشان می توانند رفتار مشتریان را پیش بینی کنند. این کار به آنها کمک می کند تا بتوانند کالای های خود را بهتر سازماندهی کرده و چیدمان بهتری از محصولات خود داشته باشند و از این طریق سودآوری خود را افزایش دهند .
کاربرد داده کاوی در بیمه
کاربرد داده کاوی در بیمه
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
با توجه به پیشرفت سریع فناوری اطلاعات حجم اطلاعات ذخیره شده در پایگاه های داده شرکت های بیمه به سرعت در حال افزایش است .در این تحقیق ضمن بررسی اجمالی داده کاوی به نقش آن در کشف دانش موجود در پایگاه های داده و بهبود امور مرتبط با صنعت بیمه می پردازد بیشتر هدف در این تحقیق این است که بدانیم چه قرار دادهایی برای بیمه سود آور و چه نوع قرار داده هایی برای بیمه غیر سود آور(زیان آور ) می باشد.
کاربرد داده کاوی در پیش بینی عود مجدد سرطان پستان
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
تعداد و اندازه پایگاه داده های پزشکی به سرعت در حال افزایش است و مدل های
توسعه یافته تکنیک داده کاوی می توانند برای پزشکان جهت کمک در تصمیم گیری
موثر و کاربردی باشند. هدف اصلی از این مقاله، گزارش یک پروژه تحقیقاتی به منظور
مقایسه الگوریتم های مختلف داده کاوی از طریق مقایسه حساسیت، ویژگی و دقت
بین آنها، جهت انتخاب دقیق ترین مدل برای پیش بینی عود مجدد سرطان پستان در
زنان مبتلا بوده است.
کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری قلبی
امروزه در دانش پزشکی شاهد جمع آوری داده های فراوان در مورد بیماری های مختلف هستیم.تحقیق روی این داده ها و بدست آوردن نتایج و الگو های مفید در رابطه با بیماری ها یکی از اهداف استفاده از این داده ها است.در این پروژه برای بدست آوردن روابط مفید بین عوامل خطر زا در بیماری قلبی استفاده کرده ایم.این بیماری با توجه به شیوه و سهمی که در مرگ و میر انسانها دارند از اهمیت بالایی برخوردار ند.با اعمال داده کاوی روی این داده ها مهمترین متغیرها در ارتباط با آنژین صدری ناشی از ورزش، نوع درد سینه ،قند خون ، سن ، حداکثر ضربان قلب و فشار خون است .
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری افسردگی
کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری افسردگی
هدف از این تحقیق شناسایی عوامل موثر در تشخیص بیماری افسردگی میباشد.داده ها مربوط به بیمارانی با درصد افسردگی کم ،متوسط و زیاد میباشد. عوامل متعددی در تشدید بیماری افسردگی دخیل هستند در این تحقیق مهمترین عوامل عبارتند از عدم فعالیتهای ورزشی ، ایمان و اعتقادات دینی پایین،مجرد بودن،داشتن دوست از جنس مخالف موسیقی زیادو ...
کاربرد داده کاوی در مدیریت بانکداری
کاربرد داده کاوی در مدیریت بانکداری
چکیده
یکی از مسائلی که برای بانک ها بسار مهم می باشد این است که قبل از اعطای تسهیلات ، احتمال عدم بازپرداخت از سوی مشتریان را ارزیابی کند .در این نوع مسائل که در آن پیش بینی کلاس مشتریان بر مبنای مشخصات آنها از جمله اطلاعات شخصی ، اطلاعات اعتباری ، سوابق تسهیلات بانکی ، اطلاعات قضایی و غیره انجام می گیرد.
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
کاربرد داده کاوی در مخابرات
کاربرد داده کاوی در مخابرات
چکیده
یکی ار کاربرد های داده کاوی در زمینه مخابرات است .در این تحقیق یک شرکت مخابرات می خواهد مشتریانش را بر اساس الگو های مصرف خرمات بخش بندی کند و آنها را به چهار گروه دسته بندی کند تا بداند یک مشتری از چه نوع خدمات استفاده می کند تا پیشنهادات آتی به هر مشتری را سفارشی سازی کند.
طراحی یک متدلوژی مبتنی بر RFM جهت سنجش وفاداری مشتری با استفاده از تکنیک های داده کاوی
طراحی یک متدلوژی مبتنی بر RFM جهت سنجش وفاداری مشتری با استفاده از
تکنیک های داده کاوی
داده کاوی یکی از تکنیک های جدید برای کاوش الگو ها با توجه به داده های مشتریان است که سبب بهبود ارتباط با مشتری می شود و از ابزار ها مطرح در مدیریت ارتباط با مشتری می باشند. موضوع به این دلیل اهمیت دارد که سازمانها برای موفقیت در کسب و کار لازم دارند مشتریانشان را به درستی بشناسند و نیاز ها و خواسته های آنها را پیش بینی کنند .هدف از این تحقیق شناسایی مشتریان وفادار بر اساس تعداد خرید. (Monetary) ارزش پولی (Frequency) تکرار و (Recenty) تازگی انجام خرید از دستگاه های پوز در سراسر کشورمی باشد .
کاربرد داده کاوی در بازاریابی بانکی
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
بازاریابی مستقیم بانکی، نوعی بازاریابی است که مستقیماً با مشتری ارتباط برقرار میشود. در این روش، افرادی که بازاریابی میشوند مستقیماً ازبازار هدف انتخاب میشوند. بازاریابی مستقیم نوعی تاکتیک تهاجمی در بازاریابی است که معمولاً با استفاده از ابزارارتباطی مستقیم برای رسیدن به مشتریان جدید تلاش می کند . بازاریابی مستقیم می تواند در مورد مشتریان فعلی یا گذشته هم اجرا شود.
در تحقیق حاضر اهمیت تعیین عوامل موثر در صنعت بازاریابی بانکی بحث و بررسی شد . درخت تصمیم ، رگرسیون لجستیک با وجود سادگی در نتایج دقت قابل قبولی در داده های بانکی ارائه داد. نتایج حاصل نشان می دهدکه فیلد های چون Duration ، Poutcome و Previous نقش بیشتری بر سایر فیلد ها داشتند .
کاربرد داده کاوی بر روابط بین نمرات آزمون های ورودی با عملکرد شغلی و وضعیت ارتقاء آنان
کاربرد داده کاوی در بیماری قلبی
کاربرد داده کاوی در بیماری سرطان ریه
پیش بینی عودمجدد سرطان پستان به کمک داده کاوی
کاربرد داده کاوی در پیدا کردن انواع خرابی در شبکه ایرانسل
کاربرد داده کاوی در پیش بینی وضعیت تحصیلی دانشجویان با تکنیک های داده کاوی
ارائه چارچوبی برای شناسایی رابطه بین خصوصیات دستگیرشدگان با نوع مواد مخدرمکشوفه
تحلیل سبد سهام به منظور شناسایی الگوهای رایج در رفتار سهامداران
کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری سرطان ریه
کاربرد داده کاوی بر تصادفات جاده ای و ارائه راهکار های برای کاهش آن
کاربرد داده کاوی در بانک ، مشتریان خوش حساب و بد حساب
بررسی عوامل موثر بر بیماری افسردگی و ارائه راهکارهایی جهت کاهش آن
طراحی یک متدولوژی مبتنی بر RFMجهت سنجش وفاداری مشتریان
کاربرد داده کاوی در بیمه - قراردادهای سود اور و زیان آور
کاربرد داده کاوی در بیماری سرطان ، خوش خیم و بد خیم
عوامل موثر بر بروز بیماری دیابت و ارائه راهکار جهت کاهش آن
کاربرد داده کاوی در اعتیاد به مواد مخدر
کاربرد داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری- کالاهای مرجوعی
کاربرد داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری – تحلیل سبد بازار
کاربرد داده کاوی در مخابرات ، سفارشی سازی در خدمات به مشتریان
کاربرد داده کاوی در رضایت شغلی کارکنان از شغل و سرپرست
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
دانلود نرم افزار IBM SPSS Modeler14.2
نرم افزار IBM SPSS Modeler14.2
IBM SPSS Modeler 14.2.x86
IBM SPSS Modeler 14.2.x64
انجام پایان نامه و پروژه های کارشناسی ارشد داده کاوی
انجام پایان نامه و پروژه های کارشناسی ارشد داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین Clementine12
الگوریتم های دسته بندیClassification
درخت تصمیم :C5.0 ، CHAID ، C&R ،QUEST
شبکه عصبی :Neural Net
شبکه بیزین : Bayes Net
ماشین بردار پشتیبان : SVM
رگرسیون : Regression ، Logeistic
الگوریتم های خوشه بندی Clustering
خوشه بندی : k-Means ، kohonen ، Twostep ، Anomaly
الگوریتم های قواعد انجمنی : Apriori ، Carma ، Sequence
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
آموزش تصویری داده کاوی همراه با نرم افزار کلمنتاین Clementine12
آموزش تصویری داده کاوی همراه با نرم افزار کلمنتاینClementine12
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار
weka
clementine12
spss modeler14.2
rapidminer