داده کاوی, کتاب ها داده کاوی

دانلود کتاب داده کاوی برای تجزیه و تحلیل کسب و کار
دسته بندی ها : داده کاوی, کتاب ها آکادمی داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
معرفی کتاب
این کتاب در مورد داده کاوی برای تجزیه و تحلیل کسب و کار بنویسندگی Galit Shmueli و Peter C. Bruce و Inbal Yahav و Nitin R. Patel و Kenneth C. Lichtendahl, Jr می باشد . این کتاب از کتاب های مرجع در این حوزه می باشد . این کتاب در مورد مفاهیم، تکنیک ها و برنامه های کاربردی در زبان برنامه نویسی R صحبت خواهد کرد. آکادمی داده کاوی دانلود کتاب داده کاوی برای تجزیه و تحلیل کسب و کار  را به شما پیشنهاد می کند.
داده کاوی برای تجزیه و تحلیل کسب و کار

مفاهیم، ​​تکنیک ها و برنامه های کاربردی در XLMiner®، نسخه سوم ارائه یک روش کاربردی برای داده کاوی و تجزیه و تحلیل پیش بینی با نمایش روشن، تمرینات دست و مطالعات موردی واقعی است. خوانندگان با تمام روش های استاندارد داده کاوی با استفاده از Microsoft® Office Excel® Add-in XLMiner® برای توسعه مدل های پیش بینی شده و نحوه کسب ارزش کسب و کار از Big Data کار خواهند کرد. نسخه سوم شامل موارد زیر می باشد:

    مثال های دنیای واقعی برای ایجاد یک درک نظری و عملی
     روش های کلیدی استخراج داده ها
    و …

[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
دانلود کتاب داده کاوی برای تجزیه و تحلیل کسب و کار

نام کتاب: DATA MINING FOR BUSINESS ANALYTICS

زبان: لاتین


مقدمه

داده کاوی در واقع کشف اطلاعات با استفاده از الگوریتم‌ها و تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ می‌باشد. از داده کاوی استفاده‌های متعدد می‌شود برای مثال در صنعت بیمه، صنعت بانکداری، در بازاریابی و فروش کاربردهایی است که می‌توان از داده کاوی نام برد. نرم افزار برنامه نویسی پایتون یکی از نرم افزارهایی است که در امر انجام پروژه داده کاوی استفاده شایانی از آن می‌شود ، زیرا که پایتون ساده و همه منظوره می‌باشد و همچنین دارای کتابخانه‌های متعدد با دسترسی آسان از جنبه‌های بسیار مفید این نرم افزار برنامه نویسی می‌باشد . در این مقاله برخی از تکنیکهای انجام پروژه داده کاوی با پایتون را توضیح خواهیم داد.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
برای انجام پروژه داده کاوی با پایتون تماس بگیرید
سفارش پروژه
 آماده سازی داده‌ها

 نخستین قدم در داده کاوی غالبا آماده سازی داده‌هاست . که روشهای متفاوتی دارد و این تفاوت به نوع داده‌ها و نتیجه‌ای که مشخصا به دنبال آن هستیم بستگی دارد ، یکی از ابزارهای داده کاوی در پایتون یادگیری ماشین می‌باشد آماده سازی داده نیز در یادگیری ماشین کاربرد دارد .

 آماده سازی داده‌ها شامل ۴ مرحله می‌باشد:

     تحلیل داده‌ها
     مدیریت داده‌های ناکامل
     نرمال ساختن داده‌ها
     دسته بندی داده‌ها به انواع آنها

انجام پروژه داده کاوی با پایتون python
 تصویر سازی

 داده‌هایی که ما به دست آورده‌ایم یا داده هایی را که در بانک‌های اطلاعاتی خود داریم و می خواهیم از  داده کاوی در این داده ها استفاده کنیم ، در واقع هدف ما به دست آوردن اطلاعات مفید از آن می‌باشد و این اطلاعات اگر به صورت گرافیکی باشد برای مثال فرض کنید بخواهیم ، مقدارهای دو داده مختلف را به صورت گرافیکی با هم مقایسه کنیم برای به دست آوردن چنین حالت‌های گرافیکی نرم افزار برنامه نویسی پایتون دارای کدهایی است که به راحتی می‌تواند این اطلاعات را به دست دهد.
خوشه بندی

خوشه بندی فرآیندی است اتوماتیک که داده‌ها را به مجموعه‌ها و دسته‌هایی که دارای اعضای مشابهی هستند تقسیم می‌کند و شباهت آنها بسته به کاربرد و نتیجه و نوع تحلیل متفاوت است در این فرآیند هدف پیدا کردن مجموعه مشابه از موارد در بین داده‌های ورودی است .تعداد خوشه‌ها و اینکه کدام یک از این خوشه‌ها دارای مطلوبیت بیشتری است بسته به الگوریتمی که استفاده می‌کنیم و یا داده‌هایی که به سیستم می‌دهیم متفاوت خواهد بود.
انجمن یا همبستگی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 در این قوانین ما به دنبال مواردی معناداری هستیم که با یکدیگر هم بستگی دارد . برای مثال ما می‌توانیم تراکنشهای خریدهای مشتری‌ها را بررسی کنیم تا ترکیبی از کالاهایی که معمولاً با همدیگر به فروش می‌روند را به دست بیاوریم ، این مورد به موارد دیگری نیز بسط پیدا می کند ، برای مثال اگر دسته‌ای از موارد در یک تراکنش باشد مورد یا مواردی در تراکنش یکسان می‌تواند کنار آنها قرار داشته باشد  را پیدا میکند . تابعی که این قانون‌ها را از داده‌ها به دست می‌آورد را تابع انجام می گویند .

اگر ساده‌تر بگوییم که برای مثال مشتری رنگی خریداری می‌کند احتمال ۲۰ درصد وجود دارد که این مشتری قلمو نیز خریداری کند و یا احتمال ۴۰ درصدی وجود دارد که تینر فوری را نیز خریداری کند . بهترین میزان سنجش همبستگی ضریب همبستگی پیرسون می‌باشد.انجام پروژه داده کاوی با پایتون
 ترتیب یا وابستگی

 این قانون در واقع توالی اتفاق‌ها ها را مورد بررسی قرار می دهد  که در واقع هر موردی چه موردی یا مواردی را در پی دارد.
 طبقه بندی

 این قاعده در واقع شاید به نسبت قاعده‌های دیگر قابل درک بیشتری باشد در این قاعده ابتدا داده‌ها را رده بندی کنیم تا مدلی را بسازیم و از این مدل برای پیش بینی رده آن‌هایی که مشخص نیست می‌توانیم استفاده کنیم ،‌ هم برای مثال اعتبار یک فرد یا اسپم بودن ایمیل‌ها و غیره
رگرسیون

 روابطی را که میان داده‌ها و مدل سازی است را بررسی می‌کند. پیش بینی مقدار یک متغیر پیوسته بر اساس مقادیر دیگر متغیرهاست. دو نوع رگرسیون وجود دارد رگرسیون خطی و رگرسیون غیر خطی
 کتابخانه‌های لازم داده کاوی با پایتون

 برای انجام پروژه‌ داده کاوی با پایتون باید شناخت خوبی از کتابخانه‌های لازم داشته باشیم تا بتوانیم با بهره‌گیری از آنها ، کدها را اجرا کنیم. در ادامه دسته‌ای از کتابخانه‌های مهم را نام می‌بریم :

Matplotlib: بیشتر برای الگوریتم‌های معروف یادگیری ماشین است.

Scipy: این امکان را به ما می‌دهد که در ارایه‌های n بعدی دست ببریم.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
Pandas: دارای ساختارهای اطلاعاتی سطح بالا و ابزارهای طراحی برای عملیات ساده و سریه آنالیزی است.

Matplotlib: برای ما تصویر سازی و ترسیم و ویژوالیزیشن را ممکن می‌کند.

Numpy: ماژولی توسعه یافته و متن باز است که عملکردهای از پیش تعیین شده‌ای از روتین‌های عددی در اختیار ما قرار می‌دهد.
دلیل پیدایش داده کاوی
دسته بندی ها : داده کاوی آکادمی داده کاوی

 به وجود آمدن هر چیزی در جهان بی دلیل نبوده و دلیلی پیدایش داده کاوی نیز دلیل و یا بهتر بگوییم دلایل خودش را دارد اصلی ترین دلیلی که باعث شد علم داده کاوی متولد شود وجود عظیم داده ها بود داده های بسیار زیادی که هیچ گونه سودی برای ما نداشتند ما به دنبال اطلاعات ارزشمندی از دل این داده های بسیار بزرگ بودیم تا دانش سودمندی را از آن استخراج کنیم.

دانشی که می توانست از پزشکی تا کسب و کار؛ از طراحی های مهندسی تا تحقیقات علمی به ما کمک کند .شاید بتوان گفت داده کاوی سیر تکاملی طبیعی تکنولوژی اطلاعات است که این سیر از تکامل ناشی از یک سیر تکاملی در صنعت پایگاه داده ، مدیریت داده و تحلیل و فهم داده ها است . در واقع تکامل تکنولوژی پایگاه داده و استفاده روز افزون از آن و کاربرد هایی که سبب ایجاد تولید عظیمی از داده‌ها شد.

این داده های عظیم نیازمند ابزاری بود که قدرت تحلیل و بررسی داشته و الگوهایی را از آن به دست بیاورد تا بتوان از آن برای مثال برای تعیین استراتژی کسب و کار یا تحقیقات علمی یا در پزشکی استفاده کرد در واقع پیدایش داده کاوی زمانی رخ داد که شکاف عظیمی میان داده ها و اطلاعات به وجود آمد . داده کاوی زنجیر اتصال این دو بود که از بررسی داده‌ها به اطلاعات می‌رسیدیم .
پیدایش داده کاویمعنی داده کاوی

 کاویدن داده که معنی داده کاوی به نظر می آید در واقع به معنی استخراج یا بهتر بگوییم معدنکاری است . در معدنکاری حجم عظیمی از سنگ ها و صخره ها وجود دارد که این سنگ ها باید شکسته شود . از دل سنگ های بزرگ چیزهای کوچکی مثل طلا ، الماس و سنگهای قیمتی را کشف میکنیم و  فرایند داده کاوی نیز مانند فرایند معدنکاری استخراج دانش از حجم انبوه داده ها است .
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
امروزه ما هر روز در حال تولید  داده هستیم حجم این داده ها به طرز عجیب غریبی هر روز بیشتر از دیروز می شود و اطلاعات ما یا همان information از این داده ها بسیار محدود است و دانش ما از این داده ها صفر است و داده کاوی تنها راه استفاده از این داده ها برای رسیدن به اطلاعات و از اطلاعات برای رسیدن به دانش است .
ویژگی های داده کاوی

بیایید از ویژگی های اصلی داده کاوی چند موردی را متذکر شویم داده کاوی به صورت اتوماتیک الگو ها را در پروژه های داده کاوی پیدا می کند نتایج احتمالی را پیش بینی  می‌کند داده کاوی نیاز به داده های صحیح ندارد نیاز به فرضیه اولیه ندارد فقط همین چند مورد از مزایای داده کاوی حقیقتاً جهانی تازه را برای ما باز می کند جهانی که می توان دانش را با سرعت بدقت بیشتری به دست آورد امروزه از نرم افزارهای متعددی برای انجام پروژه داده کاوی استفاده می شود نرم افزار رپیدماینر و وکا و R و …
الگوریتم درخت تصمیم
دسته بندی ها : الگوریتم های داده کاوی, داده کاوی آکادمی داده کاوی

یکی از قدرتمندترین و پرکاربردترین الگوریتم‌های داده کاوی الگوریتم درخت تصمیم  است ، که در انجام پروژه داده کاوی از آن استفاده میشود. این الگوریتم برای کاوش کردن در داده‌ها و کشف دانش در آنها کاربرد دارد. اگر بخواهیم درخت تصمیم را به شکل تمثال توضیح دهیم می‌توانیم بگوییم دقیقاً مانند درختی است که در آن نمونه‌ها را دسته بندی می‌کند که از ریشه به سمت پایین رشد کرده و در انتها به گره‌های برگ خواهد رسید.برای روشن شدن بیشتر این سه موضوع را می‌توان اضافه کرد:

     هر گره داخلی یا غیر برگ را با یک ویژگی مشخص می‌کنند در واقع این ویژگی سوالی را در رابطه با مثال ورودی مطرح می‌کند
     برگ‌های این درخت در واقع با یک کلاس و یک درصد جواب مشخص خواهد شد
     در هر گره داخلی به تعداد جوابهای ممکن با این سؤال شاخه وجود دارد که هر کدام آن‌ها با میزان یا مقدار آن جواب مشخص می‌شود

الگوریتم درخت تصمیم از آنجایی که یک درخت به طور کلی از ریشه، شاخه‌ها و گره‌ها و برگ‌ها تشکیل شده است. درخت‌های تصمیم نیز همانند این ساختارها در خود دارد. در درخت تصمیم از گره‌ها که با دایره نشان داده می‌شود و شاخه‌ها که با پاره خط‌های اتصال بین گره‌ها مشخص می‌شود برای سادگی در رسم معمولاً از چپ به راست یا از بالا به پایین رسم کرده به طوری که ریشه در بالا قرار بگیرد

 همانطور که میدانید به گروه اول ریشه گفته می‌شود، در انتهای یک زنجیر که در واقع می‌تواند ریشه، شاخه یا گره باشد را برگ می‌نامیم گره‌ای که برگ نباشد را گره داخلی می گویند.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 از هر گره داخلی می‌توان دو یا چند شاخه منشعب شود همانطور که می دانیم هر گره مربوط به یک خصوصیت معین است و شاخه‌های مرتبط به آن به معنای تازه‌ای از مقادیر است در واقع این بازه‌های مقادیر باید بخش‌های این الگوریتم داده‌ها را به مجموعه‌های مشخص تقسیم کند و هر مجموعه‌ای از مجموعه‌های گفته شده زیر مجموعه‌ای از داده‌های کم و بیش همگن می‌باشد که دارای ویژگی‌های قابل پیش بینی هستند.

الگوریتم درخت تصمیم الگوریتمهای داده کاوی الگوریتم درخت تصمیم است.
دلیل پیدایش داده کاوی
دسته بندی ها : داده کاوی آکادمی داده کاوی

 به وجود آمدن هر چیزی در جهان بی دلیل نبوده و دلیلی پیدایش داده کاوی نیز دلیل و یا بهتر بگوییم دلایل خودش را دارد اصلی ترین دلیلی که باعث شد علم داده کاوی متولد شود وجود عظیم داده ها بود داده های بسیار زیادی که هیچ گونه سودی برای ما نداشتند ما به دنبال اطلاعات ارزشمندی از دل این داده های بسیار بزرگ بودیم تا دانش سودمندی را از آن استخراج کنیم.

دانشی که می توانست از پزشکی تا کسب و کار؛ از طراحی های مهندسی تا تحقیقات علمی به ما کمک کند .شاید بتوان گفت داده کاوی سیر تکاملی طبیعی تکنولوژی اطلاعات است که این سیر از تکامل ناشی از یک سیر تکاملی در صنعت پایگاه داده ، مدیریت داده و تحلیل و فهم داده ها است . در واقع تکامل تکنولوژی پایگاه داده و استفاده روز افزون از آن و کاربرد هایی که سبب ایجاد تولید عظیمی از داده‌ها شد.

این داده های عظیم نیازمند ابزاری بود که قدرت تحلیل و بررسی داشته و الگوهایی را از آن به دست بیاورد تا بتوان از آن برای مثال برای تعیین استراتژی کسب و کار یا تحقیقات علمی یا در پزشکی استفاده کرد در واقع پیدایش داده کاوی زمانی رخ داد که شکاف عظیمی میان داده ها و اطلاعات به وجود آمد . داده کاوی زنجیر اتصال این دو بود که از بررسی داده‌ها به اطلاعات می‌رسیدیم .
پیدایش داده کاویمعنی داده کاوی

 کاویدن داده که معنی داده کاوی به نظر می آید در واقع به معنی استخراج یا بهتر بگوییم معدنکاری است . در معدنکاری حجم عظیمی از سنگ ها و صخره ها وجود دارد که این سنگ ها باید شکسته شود . از دل سنگ های بزرگ چیزهای کوچکی مثل طلا ، الماس و سنگهای قیمتی را کشف میکنیم و  فرایند داده کاوی نیز مانند فرایند معدنکاری استخراج دانش از حجم انبوه داده ها است .
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
امروزه ما هر روز در حال تولید  داده هستیم حجم این داده ها به طرز عجیب غریبی هر روز بیشتر از دیروز می شود و اطلاعات ما یا همان information از این داده ها بسیار محدود است و دانش ما از این داده ها صفر است و داده کاوی تنها راه استفاده از این داده ها برای رسیدن به اطلاعات و از اطلاعات برای رسیدن به دانش است .
ویژگی های داده کاوی

بیایید از ویژگی های اصلی داده کاوی چند موردی را متذکر شویم داده کاوی به صورت اتوماتیک الگو ها را در پروژه های داده کاوی پیدا می کند نتایج احتمالی را پیش بینی  می‌کند داده کاوی نیاز به داده های صحیح ندارد نیاز به فرضیه اولیه ندارد فقط همین چند مورد از مزایای داده کاوی حقیقتاً جهانی تازه را برای ما باز می کند جهانی که می توان دانش را با سرعت بدقت بیشتری به دست آورد امروزه از نرم افزارهای متعددی برای انجام پروژه داده کاوی استفاده می شود نرم افزار رپیدماینر و وکا و R و …azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

انجام پروژه داده کاوی با متلب matlab

انجام پروژه داده کاوی با متلب (matlab)
دسته بندی ها : ابزارهای داده کاوی, نرم افزار متلب آکادمی داده کاوی

داده کاوی را میتوان علم کشف اطلاعات با استفاده از الگوریتم‌ها و تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ دانست. کاربرد داده کاوی امروزه در همه زمینه ها می باشد از جمله صنعت بیمه، صنعت بانکداری، بازاریابی و فروش که می توان نام برد . نرم افزار متلب یکی از نرم افزارهایی است که در امر انجام پروژه داده کاوی استفاده می‌شود . انجام پروژه داده کاوی با متلب در زمینه های مختلفی قابل انجام است ، برای مثال انجام پایان نامه داده کاوی با متلب امروزه در دانشجویان مهندسی بسیار فراگیر است .

برای انجام پروژه داده کاوی با متلب تماس بگیرید

تاریخچه

 آقای کلو مولر که در دانشگاه نیومکزیکو ریاست بخش علوم کامپیوتری را بر عهده داشت در اواخر دهه ۱۹۷۰ شروع به توسعه برنامه‌ای به نام متلب کرد، دلیل طراحی برنامه متلب این بود که به دانش آموزان خود اجازه دسترسی به linpack eispack را به بدون نیاز یادگیری fortran بدهد. این موضوع برای سایر دانشگاه‌ها نیز جالب توجه شد و به زودی در سراسر دانشگاه‌ها گسترش پیدا کرد. پس از شهرت برنامه متلب، آقای جک لیتل در دیدار با آقای مولر در سال ۱۹۸۳ با نرم افزار متلب آشنا شد؛ او با ذهن باز و ذکاوت قابل توجه اش قابلیت تجاری سازی برنامه متلب را با مولر در میان گذاشت و به او پیشنهاد همکاری در این زمینه را داد. در سال ۱۹۸۴ شرکت مت ورکس تأسیس شد، دفتر مرکزی این شرکت در شهر natick ایالت ماساچوست آمریکاست آنها در سال ۱۹۸۴ برنامه متلب را منتشر کردند. این نرم‌افزار ابتدا توسط مهندسین و محققین مورد استفاده قرار می‌گرفت اما پس از آن در عرصه‌های دیگر نیز مورد استقبال عموم قرار گرفت.

اما این برنامه در زمینه انجام پروژه داده کاوی دارای انتقادات متعددی از سوی متخصصین این حوزه است که در زیر به چندین مورد آن می‌پردازیم.انجام پروژه داده کاوی با متلب matlab
حل مسائل ریاضی تخصص متلب است
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 در واقع اصلی‌ترین هدف نرم افزار متلب حل مسائل ریاضی است و قاعدتاً در حل مسائل ریاضی در حوزه‌های مهندسی می‌توان گفت این نرم افزار واقعاً بی رقیب است اما در سایر موارد مانند آمار ، داده کاوی اقتصاد و غیره به طور مشخص توسعه نیافته و و مورد قبول متخصصان این حوزه نمی‌باشد.

متلب یک نرم افزار تجاری است

 متلب یک نرم افزار رایگان بوده و تحت برندی تجاری می‌باشد که این مورد علاوه بر اینکه دارای هزینه خرید برای متخصصین می باشد که غالبا خوشایند نیست .این برنامه متن باز نیست بنابراین متخصصان قابلیت توسعه نرم افزار را ندارند و متخصصان داده کاوی عموما از این نرم افزار بر انجام پروژه داده کاوی استفاده نمی‌کنند.

 عدم یکپارچه سازی متلب با سایر نرم افزارهای داده کاوی

از آنجایی که نرم افزار متلب تجاری بوده بنابراین قابلیت یکپارچه سازی با سایر نرم افزارهای داده کاوی را ندارد. معمولاً نرم افزارهای دیگر داده کاوی با استفاده از پلاگین ها و افزونه‌های قابلیت اتصال به نرم افزارهای دیگر داده کاوی را دارند و این از مزیت‌های بزرگ نرم افزارهای داده کاوی متن باز می‌باشد.انجام پروژه های داده کاوی با متلب matlab
 تفاوت پایتون با متلب

 همانطور که میدانیم پایتون یک برنامه متن باز می‌باشد و برنامه نویسان به کدهای آن به راحتی دسترسی دارند و از آن سو برنامه متلب برنامه تجاری پولی می‌باشد که نسبت به نرم افزارهای پولی نیز قیمت بالایی دارد.

 از آنجا که پایتون یک نرم افزار تجاری است ،راهنمای جامع و کاملی برای آن از سوی شرکت ارائه دهنده تولید شده است ولی در مورد برنامه پایتون از آنجایی که یک برنامه متن باز می‌باشد به صورت کلی و پراکنده در اینترنت پیدا می‌شود امروزه از پایتون استفاده های متعددی می‌شود به خاطره کاربری آسان و فوق العاده و امکانات بی نظیرش
 تفاوت متلب با نرم افزار R
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 همانطور که می دانیم نرم افزار رایگان و متن باز می‌باشد در نرم افزار R اگر بخواهیم برای مثال رده مدل رده بندی خود را عوض کنیم به راحتی تابع مربوطه را با تابع قبلی عوض می کنیم و آن تابع را روی داده‌ها اعمال می کنیم اما در برنامه متلب اینگونه نیست در برنامه متلب باید ابتدا داده‌ها را فرمت بندی کرده و تابع‌های دیگر را فراخوانی کنیم. نرم افزار R  دارای تعداد بی شماری کتابخانه در خصوص یادگیری ماشین دارد که همچنان در حال توسعه است .

 
تفاوت داده کاوی با آمار
دسته بندی ها : داده کاوی آکادمی داده کاوی

علم داده کاوی با آنالیز های متداول آماری بسیار متفاوت است ، ما در این مقاله تفاوت داده کاوی با آمار را مفصل مورد بررسی قرار داده ایم . و در زیر نمونه ای از تفاوت ها را در انجام پروژه داده کاوی و آمار به تفصیل توضیح خواهیم داد.
در داده کاوی

    ما به فرضیه احتیاجی نداریم علم داده کاوی الگوریتم هایی دارد که به طور اتوماتیک روابط را ایجاد می کند.
     علم داده کاوی به داده های صحیح و درست نیازی ندارد.
     نتایجی که از داده‌کاوی به دست می آید پیچیده است و برگردان آن به صورت مطلبی قابل فهم برای مدیران نیازمند متخصص است.

در آنالیز آماری

      در تمامی موارد آمار شناسان با یک فرضیه شروع می کنند .
    آنها برای آنالیز آماری از داده های عددی استفاده می کنند آنها رابطه های ایجاد می کنند که در نهایت به فرضیه مرتبط باشد.
     آمار شناسان داده های نابجا و نادرست را در طول آنالیز مشخص کرده و در نهایت نتایج کار خود را تفسیر و برای مدیران بیان می کنند

مثال کلاه برداری در بیمه
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 برای آنکه بتوانیم تفاوت میان داده کاوی و آنالیزهای آماری را بهتر درک کنیم می‌توانیم در مورد شناخت کلاهبرداری های شرکت بیمه این دو را با یکدیگر مقایسه کنیم .
روش داده کاوی

 یک داده کاو پس از طی مراحلی که در داده کاوی وجود دارد به جمع آوری داده ها می پردازد و سپس داده ها را یکپارچه سازی می کند و در نهایت عملیات داده کاوی را انجام میدهد علم داده کاوی در میان داده ها تمامی الگوهای غیر عادی را که از حالت عادی و نرمال آن انحراف دارد و ممکن است منجر به کلاهبرداری شود را شناسایی کرده و و آن را به صورت نتیجه تحلیل ارائه میکند.

 داده کاونتایجی را که از داده کاوی به دست آورده را بررسی کرده و با توجه به آن مراحل بعدی  که باید راجع به آنها تحقیق کند مشخص شده و در نهایت مدلهایی به دست می آید که می تواند امکان کلاهبرداری مشتریان را پیش بینی کند .
 روش آنالیز آماری

همانطور که گفتیم در آمار ما نخست به یک فرضیه نیاز داریم  آمارشناس نخست متوجه الگوی رفتاری می‌شود که سبب کلاهبرداری شده ، بر اساس این فرضیه یک سوال مطرح می‌کند تا این موضوع را مورد بررسی قرار دهد اگر نتیجه حاصله مناسب نبود آمارشناس فرضیه را اصلاح می کند یا یک فرضیه دیگری انتخاب می کند و همانطور که کاملاً مشخص است این روش نه تنها وقت گیر است بلکه بسیار به قدرت تجزیه و تحلیل یک آمارشناس بستگی دارد و بدتر از آن که الگوهایی که آمارشناس نتوانست پیش بینی کند و آنها را دریابد منجر به عدم کشف در الگوهای کلاهبرداری خواهد شد.تفاوت داده کاوی با آمار
خلاصه مقاله تفاوت داده کاوی با آمار

در تفاوت داده کاوی با آمار نتیجه گیری می شود علم داده کاوی علمی بسیار کاربردی است و ابدا در مسائل این چنینی قابل قیاس با آمار نیست زیرا که علم داده کاوی  از میان انبوه داده‌ها الگوهای آن را شناسایی می کند و نتایج کشفیات خود را به مفصل ارائه می دهد امروزه داده کاوی در بیمه ، پزشکی ، بانکداری و دیگر موارد کاربرد فراوانی دارد . اما در کشور ما ایران هنوز که هنوزه شناختی که باید نسبت به علم داده کاوی باشد ایجاد نشده است و یکی از رویاهای ما در آکادمی داده کاوی آموزش و نشر علم زیبای داده کاوی است امیدوارم روزی برسد ما از این علم استفاده بسیار مفیدی کرده و باعث پیشرفت و آبادانی هر چه بیشتر کشور عزیزمان ایران شویم
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
تعریف داده کاوی
داده کاوی یک فرآیند محاسباتی است که در واقع الگو یا الگوهایی را در مجموعه از داده های عظیم کشف میکند . در تمامی تعریف های مرتبط به داده کاوی کلمه کشف کردن را میتوان پیدا کرد . داده کاوی شاخه ای از علوم کامپیوتر است که در واقع ترکیبی از تکنیکهای آماری ، علوم اطلاعات ، یادگیری ماشینی و نظریه پایگاه داده است .
تاریخچه داده کاوی

اصطلاح Data Fishing  یا Data Dredging  به معنی صید داده بوجود آمد . این اصطلاح به این معنی است که درون حجم عظیمی از داده ها بدون در نظر گرفتن هیچگونه پیش فرضی ، هر گونه ارتباطی را مورد بررسی قرار دهیم. در سال ۱۹۸۹ اصطلاح کشف دانش در پایگاه داده مطرح شد و در سال ۱۹۹۰ اصطلاح داده کاوی بوجود آمد و در همین سال با استفاده از داده کاوی ، خرده فروش ها و بازارهای مالی به تجزیه تحلیل داده ها و پیش بینی نوسانات در نرخ بهره و افزایش مشتری پرداختند .
تفاوت داده کاوی با آمار

تحلیل های آماری در کل بنظر بی شباهت به تحلیل های داده کاوی نیستند . اما حالب ترین تفاوت این دو با هم در این است که در آمار پیش فرض هایی وجود دارد و آمار گر با تحلیل خود به اثبات یا رد آن فرضیه میپردازد اما در داده کاوی گویی داده کاو خود نیز نمیداند دقیقا دنبال چه چیزی هست ! او به دنبال ارتباط های پنهان و کشف نشده است . داده کاوی پل ارتباطی میان علم آمار ، علم کامپیوتر ، هوش مصنوعی ، الگوشناسی ، فراگیری ماشین داده می باشد.
چه چیزی اساسا باعث پیدایش داده کاوی شد ؟

میتوان گفت اصلی ترین دلیل و توجه به این دانش این بود که حجم وسیعی از داده ها موجود بود و شدیدا این نیاز بوجود آمده بود که باید از این داده ها اطلاعات و دانش مفیدی استخراج کرد و از آن برای کنترل ، تحلیل و پیش بینی استفاده کرد بنابراین دلایل کلی را  میتوان در سه مورد نوشت : حجم داده‌ها (Data) با سرعت زیادی در حال رشد است. اطلاعات (Information) ما در مورد این داده‌ها کم است. دانش (Knowledge) ما نسبت به این اطلاعات صفر است. اما پاسخ تمامی این مشکلات تنها و تنها داده کاوی است . با داده کاوی میتوان حجم عظیم داده ها را اصطلاحا کاوید و دانش را از دل آن بیرون کشید . ویژگی های اصلی داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
کشف اتوماتیک الگوها در انجام پروژه های داده کاوی
پیشبینی احتمالی نتایج و خروجی ها
تولید اطلاعات اجرایی و مفید
متمرکز بر داده های بزرگ
مزایای داده کاوی
ایجاد روابط بصورت اتوماتیک
استفاده از داده های متنوع
دینامیک بودن
عدم نیاز به داده های صحیح
ساخت مدل های واقعی
آنالیز کردن داده های واقعی
دوری از اشکالات احتمالی نمونه گیریچه چیزی اساسا باعث پیدایش داده کاوی شد ؟
اجزای اصلی سیستم داده کاوی

پایگاه داده: مجموعه‌ای از پایگاه داده ها، انباره داده، صفحه گسترده، یا دیگر انواع مخازن اطلاعات، پاکسازی داده‌ها و تکنیک‌های یکپارچه سازی روی این داده‌ها انجام می‌شود. سرویس دهنده پایگاه داده: که مسئول بازیابی داده‌های مرتبط براساس نوع درخواست داده کاوی کاربر می‌باشد.

پایگاه دانش: این پایگاه از دانش زمینه تشکیل شده تا به جستجو کمک کند یا برای ارزیابی الگوهای یافته شده از آن استفاده می‌شود.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
موتور داده کاوی: این موتور جزء اصلی سیستم داده کاوی است و به طور ایده آل شامل مجموعه‌ای از پیمانه‌ها نظیر توصیف، تداعی، کلاس بندی، آنالیز خوشه‌ها و آنالیز تکامل و انحراف است.

پیمانه ارزیابی الگو: این جزء معیارهای جذابیت را به کار می‌بندد و با پیمانه داده کاوی تعامل می‌کند، بدین صورت که تمرکز آن بر جستجو بین الگوهای جذاب می‌باشد، و از یک حد آستانه جذابیت استفاده می‌کند تا الگوهای کشف شده را ارزیابی کند.

واسط گرافیکی کاربر: این پیمانه بین کاربر و سیستم داده کاوی ارتباط برقرار می‌کند، به کاربر اجازه می‌دهد تا با سیستم داده کاوی از طریق پرس و جو ارتباط برقرار کند. این جزء به کاربر اجازه می‌دهد تا شمای پایگاه داده یا انباره داده را مرور کرده، الگوهای یافته شده را ارزیابی کرده و الگوها را در فرم‌های بصری گوناگون، بازنمایی کند.
کاربردهای داده کاوی

علم داده کاوی جزو ده علم برتری است که تحولی در عصر تکنولوژی ایجاد نموده است . در هر فضایی که داده ای تولید میشود میتوان گفت داده کاوی میتواند کاربرد داشته باشد . از جمله امور تجاری و مالی، امور پزشکی، زیست پزشکی، تجزیه و تحلیلهای مربوط به DNA، ورزش و سرگرمی، کشف ناهنجاریها و اسناد جعلی، ارتباطات از راه دور، کتابداری و اطلاع‌رسانی … امروزه استفاده از داده کاوی در شرکتها به امری حیاتی تبدیل شده است . تمامی شرکتهایی که پارامتر مشتریان در کانون توجه است مانند فروشگاه‌ها، شرکتهای مالی، ارتباطاتی، بازاریابی و غیره استفاده از داده کاوی برای کشف اطلاعات ضروری است . این اطلاعات حاصل از داده کاوی به شرکتها کمک میکند تا ارتباطهای عوامل داخلی قیمت، محل قرارگیری محصولات و مهارت کارمندان را با عوامل خارجی از جمله: وضعیت اقتصادی، رقابت در بازار و محل جغرافیایی مشتریان کشف نمایند. انجام پروژه های داده کاوی پیش‌بینی وضع آینده بازار، گرایش مشتریان و شناخت سلیقه‌های عمومی آنها را برای شرکتها ممکن می‌سازد .  بگذارید چند مثال در زمینه های مختلف بزنیم و هر کدام را مقداری توضیحی بدهیم .
در زمینه صنعت

یکی از مثالهای معروف استفاده از داده کاوی در صنعت متعلق به شرکت فولادسازی پوهانگ است . که با استفاده از الگوریتمهای داده کاوی حدود ۱۵ درصد میزان مصرف انرژی را کاهش دادند که نتیجه این کاهش ۳/۱ میلیون دلار صرفه جویی بوده واین نتیجه قطعا باعث کاهش قیمت محصولات در نتیجه افزایش فروش و رضایتمندی بیشتر مشتریان شده است .
در هتل‌داری
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
در صنعت هتلداری استفاده از داده کاوی میتواند فرق برنده و بازنده را مشخص کند . یکی از هتلهای مشهوری که در لاس وگاس است ؛ برای افزایش رضایتمندی مسافران از الگوریتمهای داده کاوی بهره برد . این هتل بصورت پرسشنامه داده هایی جمع نمود و توانست عواملی که باعث میشود مسافران دوباره به هتل بازگردند را پیدا کرده و با طبقه‌بندی مسافران، مسافران وفادار به هتل را پیدا کنند.
در مدیریت ریسک

در بانکی از بامکهای کانادا مسئله مهم تقلب در حسابها و چگونگی و میزان برگشت وامهای داده شده توسط بانک با استفاده از الگوریتم های داده کاوی را حل نمودند . حوزه‌های داده‌کاوی در سه حوزه مستقل به‌کار می‌رود و در آنها ریشه دوانده است:  ۱٫ آمار کلاسیک و الگوهای آماری  ۲٫ هوش مصنوعی  ۳٫ یادگیری خودکار و شبکه‌های عصبی
مراحل داده کاوی

مرحله اول: تشکیل انبار داده. با توجه به عنوان، این مرحله برای تشکیل محیطی پیوسته و یک پارچه جهت انجام مراحل بعدی و داده کاوی در آن، انجام می گیرد. در حالت کلی انبار داده مجموعه پیوسته و طبقه بندی شده است که دائما در حال تغییر بوده و دینامیک است که برای کاوش آماده می شود.

مر حله دوم: انتخاب داده ها. در این مرحله برای کم کردن هزینه های عملیات داده کاوی، داده هایی از پایگاه داده انتخاب می شوند. که مورد مطالعه هستند و هدف داده کاوی دادن نتایجی در مورد آن هاست.

مرحله سوم: تبدیل داده ها. مشخص است برای انجام عملیات داده کاوی لزوما باید تبدیلات خاصی روی داده ها انجام گیرد ممکن است این تبدیلات خیلی راحت و مختصر مثل تبدیل byte به integer باشد یا خیلی پیچیده و زمان بر و با هزینه های بالا مثل تعریف صفات جدید و یا تبدیل و استخراج داده ها از مقادیر رشته ای و … باشد.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
مرحله چهارم: کاوش در داده ها. در این مرحله است که داده کاوی انجام می شود. در این مرحله با استفاده از تکنیک های داده کاوی داده ها مورد کاوش قرار گرفته، دانش نهفته در آن ها استخراج شده و الگو سازی صورت می گیرد.

مرحله پنجم: تفسیر نتیجه در این مرحله نتایج و الگوهای ارائه شده توسط ابزار داده کاوی مورد بررسی قرار گرفته و نتایج مفید معین می شود. طرز کار ابزار داده کاوی این گونه است که ابزار به دنبال اثبات این است که وجود چیزی به معنای وجود چیز دیگری است و سعی می کند در درجه اول از توالی ارتباطات برای کشف یک الگو بهره بگیرد و در نهایت اطلاعات بدست آمده را دسته بندی کند تا به الگوی خاصی برسد که بتواند آن را براساس فاکتورهای داخلی به مخاطبش ارائه دهد.
CRISP-DM (انجام پروژه داده کاوی)

یکی از متداول‌ترین فرآیندها برای انجام پروژه داده کاوی ، CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining)  نام دارد. این استاندارد اولین بار در میانه دهه ۱۹۹۰ میلادی توسط گروهی از شرکت‌های اروپایی به‌عنوان روشی برای انجام پروژه داده کاوی ارائه شد. شکل-۱ فرآیند یک پروژه داده‌کاوی را تحت این استاندارد نشان می‌دهد. این فرآیند شش مرحله‌ای از درک نیازهای اصلی کسب‌وکار شروع می‌شود و به ارائه راهکاری برای آن نیاز ختم می‌شود. اگرچه مراحل این فرآیند به دنبال یکدیگر می‌آیند اما در عمل رفت‌وبرگشت‌های زیادی بین مراحل مختلف این فرآیند وجود دارد. کسانی که درگیر پروژه‌های داده‌کاوی بوده‌اند، به‌خوبی می‌دانند که کار کردن با داده نیازمند سعی و خطا و آزمایش کردن است.   اگر متن های قدیمی و کلاسیک داده کاوی را مطالعه کرده باشید، در آن چهار وظیفه ی اساسی برای داده کاوی برشمرده شده استروش کریسپ

    دسته بندی (Classification)
    خوشه بندی (Clustering)
    تحلیل قواعد انجمنی (Association Rules)
    مصور سازی (Visualization)
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
که البته کمابیش نقش های دیگری نیز به ان اضافه می کنند ولی در کل همین است که همین است. خب این یک تقسیم بندی. در تقسیم بندی دیگر، تمام الگوریتم های داده کاوی و یادگیری ماشین به سه دسته کلی:

    یادگیری با ناظر (Supervised Learning)
    یادگیری بدون ناظر (Unsupervised Learning)
    یادگیری نیمه ناظر (Semi-Supervised Learning)

هر کدام از این تقسیم بندی ها الگوریتم ها و دنیای خودش را دارد ولی به طور کلی، یادگیری با ناظر با استفاده از برچسب یا label داده ها، برچسب داده های مشاهده نشده را تشخیص می دهد ولی در یادگیری بدون ناظر معمولا برچسب داده ها موجود نیست. یادگیری نیمه ناظر هم چیزی بین این دوتاست که معمولا حالت استاد-شاگردی در آن شبیه سازی می شود و استاد تنها در بعضی مواقع خاص تقلب هایی به شاگردش که الگوریتم باشد، می رساند. هر کدام از این سه حالت کلی، دنیای خاص خودشان را دارند. به طور مثال خود یادگیری باناظر در یک دسته بندی به زیربخش های زیر می تواند تفکیک شود: ( بر مبنای کتاب Machine Learning With R)

یادگیری تنبل (Lazy Learning): که با استفاده از ذخیره سازی داده ها، دسته بندی را انجام می دهند. مثال بارزش الگوریتم نزدیک ترین همسایگی (KNN) است.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
یادگیری احتمالی (Probabilistic Learning): با استفاده از تکنیک ها و روش های آماری نظیر تئوری بیزین، کار دسته بندی را انجام می دهند.

یادگیری تقسیم و غلبه (Divide and Conquer Learning): با استفاده از استراتژی معروف انگلیس در سال های دور و شاید الان، یعنی تقسیم و غلبه، دسته بندی صورت می گیرد. مثال معروفش درخت تصمیم است.

پیش بینی مقدار عددی (Regression Methods): در اینجا برچسب خود مقدار متغیر پاسخ است که با استفاده از الگوریتم های مختلف، پیش بینی می شود. مثال معروفش همان رگرسیون خطی است.

روش های جعبه سیاهی (Black-box Methods): که نحوه ی عملکرد دقیق در میانه های راه اجرای الگوریتم ها قابل تفکیک نیست که عمدتا ناشی از پیچیدگی ذات متغیرها و تعداد زیاد آنهاست. اصلی ترین روش شبکه عصبی و خانواده ی پرجمعیت آن است.در یادگیری ماشین و داده کاوی هیچ وحی منزل ای وجود ندارد لذا این تقسیم بندی یک تقسیم بندی پیشنهادی است. بنابراین با این فرض می توان حوزه ی کلی یادگیری بدون ناظر را نیز به زیربخش های زیر تقسیم کرد: ( بر مبنای کتاب Data Mining Concepts and Techniques)

    خوشه بندی افرازی (Partitioning Methods)
    خوشه بندی سلسه مراتبی (Hierarchical Methods)
    خوشه بندی چگالی محور (Density-Based Methods)
    خوشه بندی شبکه ای (Grid-Based Methods)

نرم افزارهای داده کاوینرم افزارهای داده کاوی

انجام پروژه داده کاوی با نرم افزار RapidMiner: این نرم‌افزار که به گفته سازندگان آن تلاش بر این کرده است که به صورت یکپارچه عملیاتِ مختلفِ حوزه‌ی علوم‌داده را تجمیع کند و به دانشمندانِ علوم داده اجازه دهد به سرعت مدل‌های مورد نیاز برای عملیات داده‌کاوی را شناسایی کنند.

انجام پروژه داده کاوی با نرم افزار Weka : نرم‌افزار وکا(weka) مجموعه‌ای از الگوریتم‌های مختلف جهت عملیات داده‌کاوی را در اختیار متخصصان و دانشمندانِ علوم داده می‌گذارد. کار با این نرم‌افزار بسیار ساده است و در اینجا کتابی جهت آموزش نرم افزار weka توسط خود سایت سازنده قرار داده شده است.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
انجام پروژه داده کاوی با نرم افزار Orange یکی از نرم‌افزارهای بسیار ساده و لذت بخش جهت انواع عملیات داده‌کاوی نرم افزاری Orange است. این نرم افزار به خاطرِ سادگی و واسطِ کاربریِ ساده‌ی آن می‌تواند موردِ استفاده‌ی بسیاری از متخصصانِ حوزه‌ی علوم‌داده باشد. حتی دوستانی که به تازگی به دنبالِ یادگیریِ علوم داده هستند، می‌توانند از این نرم افزار استفاده کنند.

انجام پروژه داده کاوی با نرم افزار Neural Designer مخصوص طراحی شبکه های عصبی اگر با شبکه‌های عصبی آشنا باشید می‌دانید که طراحیِ این گونه شبکه‌ها معمولاً کارِ وقت‌گیری است و نیاز به دقتِ بالایی دارد. با استفاده از نرم افزار Neural Designer به راحتی می‌توانید شبکه‌های عصبیِ مخصوصِ خود را طراحی کنید و مدل‌های مختلفِ داده را توسط آن ها آزمایش کنید.

داده کاوی, نرم افزار رپیدماینر آکادمی داده کاوی

مراحل داده کاوی
دسته بندی ها : داده کاوی آکادمی داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
علم داده کاوی کشف گنج اطلاعات  از میان انبوه داده‌های عظیم است ، دقیقاً مانند کشف طلا از میان صخره ها و سنگ های بزرگ ما در این مقاله مراحل داده کاوی را مورد بررسی قرار می‌دهیم قبل از شروع جامعه هر مرحله ابتدا بگذارید تمامی مراحل انجام پروژه داده کاوی را به صورت کوتاه معرفی کنیم :

    مرحله اول: تشکیل انبار داده
    مرحله دوم: انتخاب داده ها
    مرحله سوم: تبدیل داده ها
    مرحله چهارم: در داده ها
    مرحله پنجم: تفسیر نتیجهمراحل داده کاوی

مرحله اول انبار داده ها

 تعریف Ralhp Kimball از انبار داده ها :

در واقع یک DW نسخه ای است از داده های تراکنشی چه به صورت کاملا اختصاصی برای گزارش گیری پرس و جوها سازماندهی شده است. اما بر این تعریف دو ایراد می توان گرفت نخست در یک DW گاهی داده های غیر تراکنشی رفیق می شود اما معمولا  90 الی 95 درصد داده ها تراکنشی است . در ثانی خروجی اصلی سیستم های دیدنی در واقع لیست های فهرست دار queries در حجم کم و یا گزارش های اداری در حجم زیاد است .
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
تعریف دوم

 اگر تعریف ما از داده حقیقت قابل مشاهده یا قابل نصب باشد و تعریف ما از اطلاع مجموعه سازماندهی شده از حقیقت ها یا داده های با ارتباط و با هدف باشند و تعریف موسسه و عملیاتی در واقع محیطی باشد که برای داده ها و برنامه‌های لازم برای ادامه حیات فعالیت های یک سازمان صورت میگرد . و آخرین تعریف ما مربوط به انبار داده اطلاعی است که تعریف آن به این شرح است که انبار داده مجموعه ای از داده ها و برنامه ها برای تحلیل و تصمیم گیری، جدا از سیستم عملیاتی باشد آنگاه می توانیم بگوییم یک انبار داده DW در واقع دارای معماری جداگانه ای برای نگهداری داده های حساس تاریخی است که این داده ها از انبار داده های عملیاتی به دست آمده است و به صورت قابل درکی برای عملیات تحلیل سازمانی استفاده می شود.

  پیشینه

بعد از رشد قابل ملاحظه ای در استفاده از TPS ها به عنوان سیستم های پردازش تراکنش ای در  بخش‌های عملیاتی سازمان  نیاز به سیستم های اطلاعاتی که بتوانند عملیاتی به صورت گزارش گیری در رده گزارش های مدیریتی را سازماندهی کنند ، شدیدا نیاز می شد . از آنجایی که با وجود آمدن جزایر فناوری یعنی سیستم هایی که به صورت جدا از هم به فعالیت می پرداختند امکان تهیه گزارشی ترکیبی از تمام این ها به نوعی غیر ممکن می نمود بنابراین با وجود این مشکلات حرکت به سمت سیستم‌های اطلاعات مدیریت مخصوصاً سیستم های گزارش گیری مدیریتی آغاز شد اما متاسفانه این سیستم ها به شدت به TPS ها  نیاز داشتند و داده های آنها یک مرجع بود و تغییر در یکی باعث تغییر در کل سیستم می شد بنابراین مدل فکری جدیدی به نام انبار داده ها به وجود آمد.

 دلایلی که باعث شد از DW استفاده شود

    کاهش زمان  پردازش با استفاده از منابع IO  مجزایی
    برای گزارش گیری و انجام پرس و جو
    استفاده از مدل های داده ای و یا تکنولوژی های سرور برای ارتقاء سرعت عملیاتی گزارش گیری و پرس جو
    ایجاد  وسیله ای برای سرعت بخشیدن به عملیات گزارش گیری
    امکان  تصحیح کردن داده ها بدون تغییر دادن سیستم‌های پردازش تراکنش ها
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
روش کار به چه صورت است ؟

در dw  فرایندی بهنام  ETL   داریم که در این فرآیند داده ها از سیستم های پردازش تراکنش استخراج می شود E در واقع تغییر فرمت هایی است که در آن صورت می گیرد  و T قالب  داده ای جدید  و مناسب برای گزارش گیری است و L مرحله ای است که در آن از طریق داده کاوی و مکانیزمی مانندOLAP پرس و جو ها را ایجاد می کنیم و گزارشات را تهیه میکنیم.مراحل داده کاوی آکادمی داده کاوی

مرحله دوم انتخاب داده ها

برای آنکه هزینه های عملیات داده کاوی را کاهش دهیم نیاز است داده هایی را که از پایگاه داده انتخاب کنیم کوچکتر شوند .  در واقع باید  تولید  یک مجموعه کوچکتر از داده‌های اولیه بصورتی باشد که داده کاوی روی آن با داده کاوی روی داده های اولیه نتایج مشابهی را به دست دهد . این از طریق حذف خصیصه های غیر مرتبط با نوع عملیات داده کاوی مورد نظر انجام می گید .سه روش کلی برای انتخاب خصایص مرتبط با دیتا ماینینگ وجود دارد

انتخاب پیشرونده: در هر مرحله ما خصیصه ای را که بیشترین ارتباط را دارد برمی گزینیم.

انتخاب  عقب رونده: در هر مرحله ای خصیصه ای را که کمترین ارتباط را دارد انتخاب می کنیم و آن را حذف می کنیم .

روش ترکیبی: ترکیب انتخاب پیشرونده و انتخاب عقب رونده است.
مرحله سوم انتخاب داده ها

سیستم های اطلاعاتی و برنامه های کاربردی یک سازمان در طول زمان با توجه به نیازهای موجود معمولا یا تولید و یا تغییر شکل می دهند . در نتیجه یکسان سازی آنها یک امر کاملا حیاتی می باشد . یکسان سازی داده ها ، برقراری ارتباط بین فیلدها و شکل سازی داده ها در این مرحله صورت می پذیرد. گاهی  این تبدیلها آسان و سریع انجام می‌گیرد گاهی بسیار پیچیده و زمانبر است.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 کیفیت اطلاعات چیزی نیست که به راحتی قابل دریافت باشد، بلکه می‌توان کیفیت اطلاعات را از صحت و نتایج آن به دست آورد و این اطلاعات با این فاکتور در طول زمان قابل سنجش است، بنابراین با ایجاد شاخص های مناسب برای اطلاعات مورد نیاز کیفیت اطلاعات را در طول زمان مورد بررسی قرار می دهیم. در واقع کیفیت اطلاعات مجموعه ای از نیازهای اطلاعاتی است که برای برطرف کردن یک نیاز اطلاعاتی یا همان انجام کاری که مورد نیاز است مورد استفاده قرار میگیرد .مراحل داده کاوی

 کاوش داده ها

معمولا این مرحله با نوشتن مقادیر زیادی گزارش و تحقیق استعلام از آنها اشتباه گرفته می شود . کاوش داده از طریق تجهیزات مخصوصی که عملیات کاوش را بر اساس مدل های تجزیه و تحلیل انجام می دهد . بررسی داده ها با انگیزه کشف نکات ارزشمند و دریافت اطلاعات مفید در حجم قابل توجهی داده که در طول زمان در کار و تجارت به دست آمده است را کاوش داده می گوییم  و این امر تفاوت های اساسی  با آنالیز های متداول آماری دارد و منبع معمول کاوش داده همان انبار داده است .
تحلیل و تفسیر نتیجه

تفسیر نتیجه در این مرحله نتایج و الگوهای ارائه شده توسط ابزار داده کاوی مورد بررسی قرار گرفته و نتایج مفید معین می شود. طرز کار ابزار داده کاوی این گونه است که ابزار به دنبال اثبات این است که وجود چیزی به معنای وجود چیز دیگری است و سعی می کند در درجه اول از توالی ارتباطات برای کشف یک الگو بهره بگیرد و در نهایت اطلاعات بدست آمده را دسته بندی کند تا به الگوی خاصی برسد که بتواند آن را براساس فاکتورهای داخلی به مخاطبش ارائه دهد.

نجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر
دسته بندی ها : داده کاوی, نرم افزار رپیدماینر آکادمی داده کاوی

مقدمه
انجام پروژه های داده کاوی با ابزارهای مختلفی قابل انجام است یکی از مهمترین و پرطرفدارترین این ابزارها نرم افزار رپیدماینر rapidminer است . انجام پایان نامه داده کاوی با رپیدماینر یکی از پرطرفدارترین پایان نامه هاست . از طریق این نرم افزار تمامی مراحل داده کاوی از جمله پیش پردازش، انتخاب ویژگی، ایجاد مدل و تصویر سازی نتایج قابل انجام است از آن جهت با استفاده از این نرم افزار تمامی پروژه های تجاری، علمی و تحقیقاتی قابل انجام است. رپیدماینر به صورت کاملی از الگوریتم ها و روش های داده کاوی پشتیبانی می کند . از جمله الگوریتم های مهمی که در انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر ارائه شده است میتوان به موارد زیر اشاره کرد:

    انواع الگوریتم های شبکه عصبی
    الگوریتم های خوشه بندی
    الگوریتم نایو بیز
    انواع الگوریتم های رگرسیون
    انواع الگوریتم های درخت تصمیم
    و انواع متنوع الگوریتم های داده کاوی

azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.comکاوی با داشتن برترین متخصصها می تواند در زمینه های که در زیر اشاره می شود به شما کمک کند:

    مشاوره انجام پایان نامه داده کاوی با نرم افزار رپیدماینر (rapudminer)
    آموزش نرم افزار رپیدماینر با فیلم های آموزشی و تماس مستقیم با متخصص
    پیاده سازی مقاله بیس با نرم افزار رپیدماینر
    ارائه موضوع جدید و نو در زمینه داده کاوی و پیاده سازی با رپیدماینر
    استخراج مقاله از پایان نامه داده کاوی

سفارش انجام پروژه رپیدماینر
انجام پروژه رپیدماینر - انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر rapidminer

معرفی نرم افزار رپید ماینر RapidMiner  

نرم افزار رپیدماینر، نرم افزاری توانمند در مباحث داده کاوی، یادگیری ماشینی، تحلیل و پیش بینی و تحلیل کسب و کار میباشد. امروزه این برنامه کاربردهای زیادی  در کسب و کار و امور تجاری ،و هم در امور تحقیقاتی، آموزشی، یادگیری و … دارد. این برنامه تمامی مراحل مورد نیاز را از آماده سازی اطلاعات اولیه گرفته تا بصری کردن نتایج، ارزیابی و اعتبار سنجی و بهینه سازی خروجی را در یک محیط یکپارچه و واحد انجام می دهد که این برای یک محقق عالی است. هسته اصلی این پلتفرم نرم افزاری به صورت متن باز و رایگان است که باعث شده محصولات رایگان و تجاری زیادی بر اساس آن نوشته شده است.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
این محصول در سالهای ابتدایی عرضه یعنی سال ۲۰۰۱ با نام (YALE (Yet Another Learning Environment  شناخته میشد. کم کم با افزایش قابلیتها در سالهای بعد نهایتا در سال ۲۰۰۷ به نام کنونی آن یعنی RapidMiner تغییر نام پیدا کرد. این نرم افزار به جهت سادگی کارکرد آن در سالهای اخیر توجه بسیاری از محققین و دانشجویان را به خود جلب کرده است و از طرفی مدل توسعه متن باز این محصول نیز باعث شده است تا برنامه نویسان تمایل بیشتری به توسعه آن داشته باشند. این نرم افزار از الگوریتمهای مختلفی برای آماده سازی و مدلسازی اطلاعات استفاده میکند این قابلیت فوق العاده باعث شده است که تا پروژه های دانشجویی با رپیدماینر یا انجام پایان نامه با رپیدماینر بسیار فراگیر شود . یا لااقل برای قسمتهای زیادی از کارشان از این محصول قدرتمند استفاده کنند. محیط کاربری بسیار خوب و دلچسب و آسانی دارد. لازم به ذکر است این نرم افزار به عنوان پرکاربردترین نرم افزار داده کاوی در سال ۲۰۱۴ شناخته شده است.
نقاط قدرتمند نرم‌افزار رپیدماینر

    امکان تصحیح و خطایابی بسیار سریع در نرم افزار
    ظاهر کاربرپسند
    وجود آموزش‌های ویدیویی مناسب در اینترنت
    ارائه گزارش و رونوشت از مراحل اجرای الگوریتم
    نمای گرافیکی خوب و زیبا
    قابلیت تطابق با فایل‌های خروجی بسیاری از نرم‌افزار‌ها مانند Excel
    مستندات شامل راهنمای بسیاری از عملگر‌ها در نرم‌افزار
    امکان اجرای هم‌زمان الگوریتم‌های یادگیری متفاوت در نرم‌افزار و مقایسه آن‌ها با یک‌دیگر در ابزار در نظر گرفته شده‌است
    امکانات ویژه نرم افزار رپیدماینر (rapidminer)
    از آنجا که این نرم افزار با استفاده از زبان جاوا، پیاده سازی و توسعه یافته ، امکان کار در سیستم‌های عامل‌ مختلف از جمله ویندوز، لینوکس و سیستم‌های مکینتاش برای این نرم‌افزار وجود دارد
    امکانات متن‌کاوی نیز در این نرم‌افزار پیش‌بینی شده‌است
    کلیه الگوریتم‌های یادگیری مدل در نرم‌افزار داده‌کاوی WEKA پس از به هنگام‌سازی RapidMiner  به نرم‌افزار اضافه خواهند شد

برخی از نمونه پروژه های انجام شده در رپیدماینر

    پیش بینی بار مصرفی برق با درخت تصمیم
    استخراج قوانین از الگوی تصویر با FP-GROWTH
    طبقه بندی تراکنش های دستگاه خودپرداز ATM  با استفاده از شبکه عصبی
    انجام پروژه RAPIDMINER کشف تقلب
    انجام پروژه داده کاوی و پیاده سازی مقالات داده کاوی با موضوعات کشف فیشینگ و کشف تقلب در تراکنش های مالی
    شناسایی مشتریان با اعتبار بانک و موسسات مالی
    هوش تجاری مشتریان سایتهای تجاری ، کسب و کار اینترنتیazsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
    انجام پروژه تشخیص خرابی
    انجام پروژه RAPIDMINER رضایت مندی مشتریان
    انجام پروژه رپیدماینر با موضوعات رضایتمندی مشتریان ، CRM،ECRM
    آموزش انجام پایان نامه داده کاوی رضایتمندی مشتری ، شناسایی مشتریان وفادار
    تشخیص عیب و خطا در سیستم
    تشخیص بیماری

انجام پروژه رپیدماینر - انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر rapidminer

الگوریتم ها و روش های نرم افزار رپیدماینر

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

    شبکه عصبی مصنوعی (Ann)
    شبکه های عصبی مصنوعی (RBF)
    درخت تصمیم–هرس درخت تصمیم–درخت تصمیم با شاخص جینی و آنتروپی
    بگینگ و بوستینگ
    الگوریتم ژنتیک , ازدحام ذرات
    الگوریتم های فراابتکاری
    ماشین بردار پشتیبان
    ماشین بردار پشتیبان با بهینه ساز ازدحام ذرات
    تشخیص داده پرت با کانزدیکترین همسایه(Knn)
    تشخیص داده پرت محلی
    انواع روش های نمونه برداری و بیش نمونه گیری
    روش های حل مشکل رده نامتوازن
    سیستم استنباط بیزین
    قواعد همسایگی با fp-growth,apriory
    تحلیل نتایج با رسم نمودار Roc
    انواع مختلف روش های انتخاب ویژگی:شاخص ریلیف، ازدحام ذرات،شاخص جینی و …


هزینه انجام پروژه داده کاوی
دسته بندی ها : ابزارهای داده کاوی, پایتون, داده کاوی, نرم افزار R, نرم افزار رپیدماینر, نرم افزار کلمنتاین, نرم افزار متلب, نرم افزار وکا آکادمی داده کاوی

خلاصه
در این مقاله در مورد  هزینه انجام پروژه داده کاوی و انواع انجام پروژه‌های داده کاوی توسط متخصصان این حوزه توضیح داده خواهد.
نحوه محاسبه هزینه انجام پروژه داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 هزینه انجام پروژه‌های داده کاوی بسته به فاکتورهای متفاوت هزینه‌های متفاوتی دارد. یکی از مواردی که در قیمت گذاری پروژه لحاظ می‌شود پیچیدگی پروژه است که با میزان وقتی که متخصص در انجام پروژه داده کاوی صرف می‌کند مرتبط است و در قیمت گذاری مؤثر است.

در انجام پروژه داده‌ها باید مشخص شوند برخی مواقع صاحب پروژه اصلاً داده ندارد یا داده مناسب ندارد که متخصصان آکادمی داده کاوی، داده مناسب را انتخاب می‌کنند. تعداد الگوریتم و نوع نرم افزار و زمان انجام پروژه از موارد دیگری است که در قیمت گذاری پروژه تاثییر گذار است.

در انجام  برخی از پروژه‌ها  مانند آموزش پایان نامه علاوه بر الزام نوآوری و رعایت ساختار دقیق  و آموزش مستمر صاحب پروژه با ارسال ویدیوها و ویس‌ها و توضیحاتی که از طریق تلفن صورت می‌گیرد تا  صاحب پروژه کاملاً در انجام پایان نامه داده کاوی آموزش ببیند. طبیعتاً زمان و دقت این نوع پروژه‌ها زمان و انرژی بیشتری می‌گیرد که در قیمت گذاری پروژه مؤثر است.هزینه انجام پروژه داده کاوی
 انجام پروژه داده کاوی با نرم افزارهای متفاوت

 نوع نرم افزار نیز در قیمت گذاری گاها متفاوت است. اگر پروژه‌ای نیازی به کد زدن داشته باشد برای مثال از زبان برنامه نویسی پایتون استفاده می‌شود که نسبت به انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر به علت صرف هزینه زمانی بیشتر هزینه بالاتری دارد.
پروژه داده کاوی آماده

 آکادمی داده کاوی با داشتن متخصصان بسیار  متبحر دارای تعداد زیادی پروژه آماده داده کاوی می‌باشد. این پروژه‌ها با داده‌های استاندارد در حوزه داده کاوی مثل بیمه‌ها، بانک‌ها، تشخیص بیماری و … که بسته به فهرست مطالب و نوع الگوریتم و تعداد الگوریتم و گام‌ها دارای قیمت‌های متفاوتی هستند. از جمله داده‌های آماده را می‌توان بطور کلی بصورت زیر فهرست کرد:
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
     پروژه آماده داده کاوی با رپیدماینر
     پروژه آماده داده کاوی با پایتون
     پروژه  آماده داده کاوی با متلب
     پروژه آماده داده کاوی با  زبان برنامه نویسی R
    پروژه آماده داده کاوی با وکا
    پروژه آماده داده کاوی با  spss modeler

پروژه‌ای ک تحویل داده خواهد شد یک فایل داکیومنت خواهد بود ک معمولاً با روش کریسپ انجام می‌شود. فایلی که تحویل درخواست کننده می‌شود، شامل فایل داده، فایل اجرایی نرم افزار و راهنمای اجرا در نرم افزار می‌باشد که شامل موارد زیر است:

    مراحل کار
    مراحل اجرا در نرم فزار
    تشریح داده
     رسم نمودارهای داده

مراحل داده کاوی
دسته بندی ها : داده کاوی آکادمی داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
علم داده کاوی کشف گنج اطلاعات  از میان انبوه داده‌های عظیم است ، دقیقاً مانند کشف طلا از میان صخره ها و سنگ های بزرگ ما در این مقاله مراحل داده کاوی را مورد بررسی قرار می‌دهیم قبل از شروع جامعه هر مرحله ابتدا بگذارید تمامی مراحل انجام پروژه داده کاوی را به صورت کوتاه معرفی کنیم :

    مرحله اول: تشکیل انبار داده
    مرحله دوم: انتخاب داده ها
    مرحله سوم: تبدیل داده ها
    مرحله چهارم: در داده ها
    مرحله پنجم: تفسیر نتیجهمراحل داده کاوی

مرحله اول انبار داده ها

 تعریف Ralhp Kimball از انبار داده ها :

در واقع یک DW نسخه ای است از داده های تراکنشی چه به صورت کاملا اختصاصی برای گزارش گیری پرس و جوها سازماندهی شده است. اما بر این تعریف دو ایراد می توان گرفت نخست در یک DW گاهی داده های غیر تراکنشی رفیق می شود اما معمولا  90 الی 95 درصد داده ها تراکنشی است . در ثانی خروجی اصلی سیستم های دیدنی در واقع لیست های فهرست دار queries در حجم کم و یا گزارش های اداری در حجم زیاد است .

تعریف دوم

 اگر تعریف ما از داده حقیقت قابل مشاهده یا قابل نصب باشد و تعریف ما از اطلاع مجموعه سازماندهی شده از حقیقت ها یا داده های با ارتباط و با هدف باشند و تعریف موسسه و عملیاتی در واقع محیطی باشد که برای داده ها و برنامه‌های لازم برای ادامه حیات فعالیت های یک سازمان صورت میگرد . و آخرین تعریف ما مربوط به انبار داده اطلاعی است که تعریف آن به این شرح است که انبار داده مجموعه ای از داده ها و برنامه ها برای تحلیل و تصمیم گیری، جدا از سیستم عملیاتی باشد آنگاه می توانیم بگوییم یک انبار داده DW در واقع دارای معماری جداگانه ای برای نگهداری داده های حساس تاریخی است که این داده ها از انبار داده های عملیاتی به دست آمده است و به صورت قابل درکی برای عملیات تحلیل سازمانی استفاده می شود.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
  پیشینه

بعد از رشد قابل ملاحظه ای در استفاده از TPS ها به عنوان سیستم های پردازش تراکنش ای در  بخش‌های عملیاتی سازمان  نیاز به سیستم های اطلاعاتی که بتوانند عملیاتی به صورت گزارش گیری در رده گزارش های مدیریتی را سازماندهی کنند ، شدیدا نیاز می شد . از آنجایی که با وجود آمدن جزایر فناوری یعنی سیستم هایی که به صورت جدا از هم به فعالیت می پرداختند امکان تهیه گزارشی ترکیبی از تمام این ها به نوعی غیر ممکن می نمود بنابراین با وجود این مشکلات حرکت به سمت سیستم‌های اطلاعات مدیریت مخصوصاً سیستم های گزارش گیری مدیریتی آغاز شد اما متاسفانه این سیستم ها به شدت به TPS ها  نیاز داشتند و داده های آنها یک مرجع بود و تغییر در یکی باعث تغییر در کل سیستم می شد بنابراین مدل فکری جدیدی به نام انبار داده ها به وجود آمد.

 دلایلی که باعث شد از DW استفاده شود

    کاهش زمان  پردازش با استفاده از منابع IO  مجزایی
    برای گزارش گیری و انجام پرس و جو
    استفاده از مدل های داده ای و یا تکنولوژی های سرور برای ارتقاء سرعت عملیاتی گزارش گیری و پرس جو
    ایجاد  وسیله ای برای سرعت بخشیدن به عملیات گزارش گیری
    امکان  تصحیح کردن داده ها بدون تغییر دادن سیستم‌های پردازش تراکنش ها

روش کار به چه صورت است ؟

در dw  فرایندی بهنام  ETL   داریم که در این فرآیند داده ها از سیستم های پردازش تراکنش استخراج می شود E در واقع تغییر فرمت هایی است که در آن صورت می گیرد  و T قالب  داده ای جدید  و مناسب برای گزارش گیری است و L مرحله ای است که در آن از طریق داده کاوی و مکانیزمی مانندOLAP پرس و جو ها را ایجاد می کنیم و گزارشات را تهیه میکنیم.مراحل داده کاوی آکادمی داده کاوی

مرحله دوم انتخاب داده ها
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
برای آنکه هزینه های عملیات داده کاوی را کاهش دهیم نیاز است داده هایی را که از پایگاه داده انتخاب کنیم کوچکتر شوند .  در واقع باید  تولید  یک مجموعه کوچکتر از داده‌های اولیه بصورتی باشد که داده کاوی روی آن با داده کاوی روی داده های اولیه نتایج مشابهی را به دست دهد . این از طریق حذف خصیصه های غیر مرتبط با نوع عملیات داده کاوی مورد نظر انجام می گید .سه روش کلی برای انتخاب خصایص مرتبط با دیتا ماینینگ وجود دارد

انتخاب پیشرونده: در هر مرحله ما خصیصه ای را که بیشترین ارتباط را دارد برمی گزینیم.

انتخاب  عقب رونده: در هر مرحله ای خصیصه ای را که کمترین ارتباط را دارد انتخاب می کنیم و آن را حذف می کنیم .

روش ترکیبی: ترکیب انتخاب پیشرونده و انتخاب عقب رونده است.
مرحله سوم انتخاب داده ها

سیستم های اطلاعاتی و برنامه های کاربردی یک سازمان در طول زمان با توجه به نیازهای موجود معمولا یا تولید و یا تغییر شکل می دهند . در نتیجه یکسان سازی آنها یک امر کاملا حیاتی می باشد . یکسان سازی داده ها ، برقراری ارتباط بین فیلدها و شکل سازی داده ها در این مرحله صورت می پذیرد. گاهی  این تبدیلها آسان و سریع انجام می‌گیرد گاهی بسیار پیچیده و زمانبر است.

 کیفیت اطلاعات چیزی نیست که به راحتی قابل دریافت باشد، بلکه می‌توان کیفیت اطلاعات را از صحت و نتایج آن به دست آورد و این اطلاعات با این فاکتور در طول زمان قابل سنجش است، بنابراین با ایجاد شاخص های مناسب برای اطلاعات مورد نیاز کیفیت اطلاعات را در طول زمان مورد بررسی قرار می دهیم. در واقع کیفیت اطلاعات مجموعه ای از نیازهای اطلاعاتی است که برای برطرف کردن یک نیاز اطلاعاتی یا همان انجام کاری که مورد نیاز است مورد استفاده قرار میگیرد .مراحل داده کاوی

 کاوش داده ها
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
معمولا این مرحله با نوشتن مقادیر زیادی گزارش و تحقیق استعلام از آنها اشتباه گرفته می شود . کاوش داده از طریق تجهیزات مخصوصی که عملیات کاوش را بر اساس مدل های تجزیه و تحلیل انجام می دهد . بررسی داده ها با انگیزه کشف نکات ارزشمند و دریافت اطلاعات مفید در حجم قابل توجهی داده که در طول زمان در کار و تجارت به دست آمده است را کاوش داده می گوییم  و این امر تفاوت های اساسی  با آنالیز های متداول آماری دارد و منبع معمول کاوش داده همان انبار داده است .
تحلیل و تفسیر نتیجه

تفسیر نتیجه در این مرحله نتایج و الگوهای ارائه شده توسط ابزار داده کاوی مورد بررسی قرار گرفته و نتایج مفید معین می شود. طرز کار ابزار داده کاوی این گونه است که ابزار به دنبال اثبات این است که وجود چیزی به معنای وجود چیز دیگری است و سعی می کند در درجه اول از توالی ارتباطات برای کشف یک الگو بهره بگیرد و در نهایت اطلاعات بدست آمده را دسته بندی کند تا به الگوی خاصی برسد که بتواند آن را براساس فاکتورهای داخلی به مخاطبش ارائه دهد.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

نحوه محاسبه هزینه انجام پروژه داده کاوی

دانلود کتاب مقدمه ای بر داده کاوی
دسته بندی ها : داده کاوی, کتاب ها آکادمی داده کاوی

دانلود کتاب مقدمه ای بر داده کاوی را به شماپیشنهاد میکنیم . این جزوه ای است که مفهوم داده‌کاوی را به طور مختصر و مناسب توضیح می‌دهد این کتاب علت پیدایش داده کاوی را خواهیم خواند و اینکه چگونه مراحل کشف دانش طی خواهد شد.

همچنین  در مورد جایگاه داده کاوی در میان علوم مختلف صحبت خواهد شد ، اینکه داده کاوی چه کارهایی را نمیتواند انجام دهد؟ و چه کارهای را نمیتواند انجام دهد از جمله بحث هایی که در این کتاب آن را مطالعه می کنیم. در مورد کاربرد یادگیری ماشین و آمار در داده کاوی توصیف داده ها در داده کاوی نیز صحبت هایی شده است.

در مورد خوشه بندی تحلیل لینک مدل های پیش بینی داده ها مدل ها و الگوریتم های داده کاوی  مانند شبکه های عصبی رگرسیون منطقی تحلیل تفکیکی مطالبی وجود دارد و در آخرین مرحله نیز سلسله مراتب انتخاب ها توضیح داده شده است.

هزینه انجام پروژه داده کاوی
دسته بندی ها : ابزارهای داده کاوی, پایتون, داده کاوی, نرم افزار R, نرم افزار رپیدماینر, نرم افزار کلمنتاین, نرم افزار متلب, نرم افزار وکا آکادمی داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
خلاصه
در این مقاله در مورد  هزینه انجام پروژه داده کاوی و انواع انجام پروژه‌های داده کاوی توسط متخصصان این حوزه توضیح داده خواهد.
نحوه محاسبه هزینه انجام پروژه داده کاوی

 هزینه انجام پروژه‌های داده کاوی بسته به فاکتورهای متفاوت هزینه‌های متفاوتی دارد. یکی از مواردی که در قیمت گذاری پروژه لحاظ می‌شود پیچیدگی پروژه است که با میزان وقتی که متخصص در انجام پروژه داده کاوی صرف می‌کند مرتبط است و در قیمت گذاری مؤثر است.

در انجام پروژه داده‌ها باید مشخص شوند برخی مواقع صاحب پروژه اصلاً داده ندارد یا داده مناسب ندارد که متخصصان آکادمی داده کاوی، داده مناسب را انتخاب می‌کنند. تعداد الگوریتم و نوع نرم افزار و زمان انجام پروژه از موارد دیگری است که در قیمت گذاری پروژه تاثییر گذار است.

در انجام  برخی از پروژه‌ها  مانند آموزش پایان نامه علاوه بر الزام نوآوری و رعایت ساختار دقیق  و آموزش مستمر صاحب پروژه با ارسال ویدیوها و ویس‌ها و توضیحاتی که از طریق تلفن صورت می‌گیرد تا  صاحب پروژه کاملاً در انجام پایان نامه داده کاوی آموزش ببیند. طبیعتاً زمان و دقت این نوع پروژه‌ها زمان و انرژی بیشتری می‌گیرد که در قیمت گذاری پروژه مؤثر است.هزینه انجام پروژه داده کاوی
 انجام پروژه داده کاوی با نرم افزارهای متفاوت
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 نوع نرم افزار نیز در قیمت گذاری گاها متفاوت است. اگر پروژه‌ای نیازی به کد زدن داشته باشد برای مثال از زبان برنامه نویسی پایتون استفاده می‌شود که نسبت به انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر به علت صرف هزینه زمانی بیشتر هزینه بالاتری دارد.
پروژه داده کاوی آماده

 آکادمی داده کاوی با داشتن متخصصان بسیار  متبحر دارای تعداد زیادی پروژه آماده داده کاوی می‌باشد. این پروژه‌ها با داده‌های استاندارد در حوزه داده کاوی مثل بیمه‌ها، بانک‌ها، تشخیص بیماری و … که بسته به فهرست مطالب و نوع الگوریتم و تعداد الگوریتم و گام‌ها دارای قیمت‌های متفاوتی هستند. از جمله داده‌های آماده را می‌توان بطور کلی بصورت زیر فهرست کرد:

     پروژه آماده داده کاوی با رپیدماینر
     پروژه آماده داده کاوی با پایتون
     پروژه  آماده داده کاوی با متلب
     پروژه آماده داده کاوی با  زبان برنامه نویسی R
    پروژه آماده داده کاوی با وکا
    پروژه آماده داده کاوی با  spss modeler

پروژه‌ای ک تحویل داده خواهد شد یک فایل داکیومنت خواهد بود ک معمولاً با روش کریسپ انجام می‌شود. فایلی که تحویل درخواست کننده می‌شود، شامل فایل داده، فایل اجرایی نرم افزار و راهنمای اجرا در نرم افزار می‌باشد که شامل موارد زیر است:

    مراحل کار
    مراحل اجرا در نرم فزار
    تشریح داده
     رسم نمودارهای داده

انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر
دسته بندی ها : داده کاوی, نرم افزار رپیدماینر آکادمی داده کاوی

مقدمه
انجام پروژه های داده کاوی با ابزارهای مختلفی قابل انجام است یکی از مهمترین و پرطرفدارترین این ابزارها نرم افزار رپیدماینر rapidminer است . انجام پایان نامه داده کاوی با رپیدماینر یکی از پرطرفدارترین پایان نامه هاست . از طریق این نرم افزار تمامی مراحل داده کاوی از جمله پیش پردازش، انتخاب ویژگی، ایجاد مدل و تصویر سازی نتایج قابل انجام است از آن جهت با استفاده از این نرم افزار تمامی پروژه های تجاری، علمی و تحقیقاتی قابل انجام است. رپیدماینر به صورت کاملی از الگوریتم ها و روش های داده کاوی پشتیبانی می کند . از جمله الگوریتم های مهمی که در انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر ارائه شده است میتوان به موارد زیر اشاره کرد:
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
    انواع الگوریتم های شبکه عصبی
    الگوریتم های خوشه بندی
    الگوریتم نایو بیز
    انواع الگوریتم های رگرسیون
    انواع الگوریتم های درخت تصمیم
    و انواع متنوع الگوریتم های داده کاوی

گروه آکادمی داده کاوی با داشتن برترین متخصصها می تواند در زمینه های که در زیر اشاره می شود به شما کمک کند:

    مشاوره انجام پایان نامه داده کاوی با نرم افزار رپیدماینر (rapudminer)
    آموزش نرم افزار رپیدماینر با فیلم های آموزشی و تماس مستقیم با متخصص
    پیاده سازی مقاله بیس با نرم افزار رپیدماینر
    ارائه موضوع جدید و نو در زمینه داده کاوی و پیاده سازی با رپیدماینر
    استخراج مقاله از پایان نامه داده کاوی

سفارش انجام پروژه رپیدماینر
انجام پروژه رپیدماینر - انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر rapidminer
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
معرفی نرم افزار رپید ماینر RapidMiner  

نرم افزار رپیدماینر، نرم افزاری توانمند در مباحث داده کاوی، یادگیری ماشینی، تحلیل و پیش بینی و تحلیل کسب و کار میباشد. امروزه این برنامه کاربردهای زیادی  در کسب و کار و امور تجاری ،و هم در امور تحقیقاتی، آموزشی، یادگیری و … دارد. این برنامه تمامی مراحل مورد نیاز را از آماده سازی اطلاعات اولیه گرفته تا بصری کردن نتایج، ارزیابی و اعتبار سنجی و بهینه سازی خروجی را در یک محیط یکپارچه و واحد انجام می دهد که این برای یک محقق عالی است. هسته اصلی این پلتفرم نرم افزاری به صورت متن باز و رایگان است که باعث شده محصولات رایگان و تجاری زیادی بر اساس آن نوشته شده است.

این محصول در سالهای ابتدایی عرضه یعنی سال ۲۰۰۱ با نام (YALE (Yet Another Learning Environment  شناخته میشد. کم کم با افزایش قابلیتها در سالهای بعد نهایتا در سال ۲۰۰۷ به نام کنونی آن یعنی RapidMiner تغییر نام پیدا کرد. این نرم افزار به جهت سادگی کارکرد آن در سالهای اخیر توجه بسیاری از محققین و دانشجویان را به خود جلب کرده است و از طرفی مدل توسعه متن باز این محصول نیز باعث شده است تا برنامه نویسان تمایل بیشتری به توسعه آن داشته باشند. این نرم افزار از الگوریتمهای مختلفی برای آماده سازی و مدلسازی اطلاعات استفاده میکند این قابلیت فوق العاده باعث شده است که تا پروژه های دانشجویی با رپیدماینر یا انجام پایان نامه با رپیدماینر بسیار فراگیر شود . یا لااقل برای قسمتهای زیادی از کارشان از این محصول قدرتمند استفاده کنند. محیط کاربری بسیار خوب و دلچسب و آسانی دارد. لازم به ذکر است این نرم افزار به عنوان پرکاربردترین نرم افزار داده کاوی در سال ۲۰۱۴ شناخته شده است.
نقاط قدرتمند نرم‌افزار رپیدماینر

    امکان تصحیح و خطایابی بسیار سریع در نرم افزار
    ظاهر کاربرپسند
    وجود آموزش‌های ویدیویی مناسب در اینترنت
    ارائه گزارش و رونوشت از مراحل اجرای الگوریتم
    نمای گرافیکی خوب و زیبا
    قابلیت تطابق با فایل‌های خروجی بسیاری از نرم‌افزار‌ها مانند Excel
    مستندات شامل راهنمای بسیاری از عملگر‌ها در نرم‌افزار
    امکان اجرای هم‌زمان الگوریتم‌های یادگیری متفاوت در نرم‌افزار و مقایسه آن‌ها با یک‌دیگر در ابزار در نظر گرفته شده‌است
    امکانات ویژه نرم افزار رپیدماینر (rapidminer)
    از آنجا که این نرم افزار با استفاده از زبان جاوا، پیاده سازی و توسعه یافته ، امکان کار در سیستم‌های عامل‌ مختلف از جمله ویندوز، لینوکس و سیستم‌های مکینتاش برای این نرم‌افزار وجود دارد
    امکانات متن‌کاوی نیز در این نرم‌افزار پیش‌بینی شده‌است
    کلیه الگوریتم‌های یادگیری مدل در نرم‌افزار داده‌کاوی WEKA پس از به هنگام‌سازی RapidMiner  به نرم‌افزار اضافه خواهند شد

برخی از نمونه پروژه های انجام شده در رپیدماینر
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
    پیش بینی بار مصرفی برق با درخت تصمیم
    استخراج قوانین از الگوی تصویر با FP-GROWTH
    طبقه بندی تراکنش های دستگاه خودپرداز ATM  با استفاده از شبکه عصبی
    انجام پروژه RAPIDMINER کشف تقلب
    انجام پروژه داده کاوی و پیاده سازی مقالات داده کاوی با موضوعات کشف فیشینگ و کشف تقلب در تراکنش های مالی
    شناسایی مشتریان با اعتبار بانک و موسسات مالی
    هوش تجاری مشتریان سایتهای تجاری ، کسب و کار اینترنتی
    انجام پروژه تشخیص خرابی
    انجام پروژه RAPIDMINER رضایت مندی مشتریان
    انجام پروژه رپیدماینر با موضوعات رضایتمندی مشتریان ، CRM،ECRM
    آموزش انجام پایان نامه داده کاوی رضایتمندی مشتری ، شناسایی مشتریان وفادار
    تشخیص عیب و خطا در سیستم
    تشخیص بیماری

انجام پروژه رپیدماینر - انجام پروژه داده کاوی با رپیدماینر rapidminer

الگوریتم ها و روش های نرم افزار رپیدماینر
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
انجام پروژه های داده کاوی (Data Mining) و مشاور انجام پایان نامه یا آموزش انجام پایان نامه در زمینه های رده بندی (Classification)، خوشه بندی (Clustering)، پیش بینی (Prediction)، انتخاب ویژگی (Feature Selection) و قواعد انجمنی (Association Rules) با استفاده از روش ها و الگوریتم های مختلفی نظیر

    شبکه عصبی مصنوعی (Ann)
    شبکه های عصبی مصنوعی (RBF)
    درخت تصمیم–هرس درخت تصمیم–درخت تصمیم با شاخص جینی و آنتروپی
    بگینگ و بوستینگ
    الگوریتم ژنتیک , ازدحام ذرات
    الگوریتم های فراابتکاری
    ماشین بردار پشتیبان
    ماشین بردار پشتیبان با بهینه ساز ازدحام ذرات
    تشخیص داده پرت با کانزدیکترین همسایه(Knn)
    تشخیص داده پرت محلی
    انواع روش های نمونه برداری و بیش نمونه گیری
    روش های حل مشکل رده نامتوازن
    سیستم استنباط بیزین
    قواعد همسایگی با fp-growth,apriory
    تحلیل نتایج با رسم نمودار Roc
    انواع مختلف روش های انتخاب ویژگی:شاخص ریلیف، ازدحام ذرات،شاخص جینی و …

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

داده کاوی آکادمی داده کاوی

لیل پیدایش داده کاوی
دسته بندی ها : داده کاوی آکادمی داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 به وجود آمدن هر چیزی در جهان بی دلیل نبوده و دلیلی پیدایش داده کاوی نیز دلیل و یا بهتر بگوییم دلایل خودش را دارد اصلی ترین دلیلی که باعث شد علم داده کاوی متولد شود وجود عظیم داده ها بود داده های بسیار زیادی که هیچ گونه سودی برای ما نداشتند ما به دنبال اطلاعات ارزشمندی از دل این داده های بسیار بزرگ بودیم تا دانش سودمندی را از آن استخراج کنیم.

دانشی که می توانست از پزشکی تا کسب و کار؛ از طراحی های مهندسی تا تحقیقات علمی به ما کمک کند .شاید بتوان گفت داده کاوی سیر تکاملی طبیعی تکنولوژی اطلاعات است که این سیر از تکامل ناشی از یک سیر تکاملی در صنعت پایگاه داده ، مدیریت داده و تحلیل و فهم داده ها است . در واقع تکامل تکنولوژی پایگاه داده و استفاده روز افزون از آن و کاربرد هایی که سبب ایجاد تولید عظیمی از داده‌ها شد.

این داده های عظیم نیازمند ابزاری بود که قدرت تحلیل و بررسی داشته و الگوهایی را از آن به دست بیاورد تا بتوان از آن برای مثال برای تعیین استراتژی کسب و کار یا تحقیقات علمی یا در پزشکی استفاده کرد در واقع پیدایش داده کاوی زمانی رخ داد که شکاف عظیمی میان داده ها و اطلاعات به وجود آمد . داده کاوی زنجیر اتصال این دو بود که از بررسی داده‌ها به اطلاعات می‌رسیدیم .
پیدایش داده کاویمعنی داده کاوی

 کاویدن داده که معنی داده کاوی به نظر می آید در واقع به معنی استخراج یا بهتر بگوییم معدنکاری است . در معدنکاری حجم عظیمی از سنگ ها و صخره ها وجود دارد که این سنگ ها باید شکسته شود . از دل سنگ های بزرگ چیزهای کوچکی مثل طلا ، الماس و سنگهای قیمتی را کشف میکنیم و  فرایند داده کاوی نیز مانند فرایند معدنکاری استخراج دانش از حجم انبوه داده ها است .

امروزه ما هر روز در حال تولید  داده هستیم حجم این داده ها به طرز عجیب غریبی هر روز بیشتر از دیروز می شود و اطلاعات ما یا همان information از این داده ها بسیار محدود است و دانش ما از این داده ها صفر است و داده کاوی تنها راه استفاده از این داده ها برای رسیدن به اطلاعات و از اطلاعات برای رسیدن به دانش است .
ویژگی های داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
بیایید از ویژگی های اصلی داده کاوی چند موردی را متذکر شویم داده کاوی به صورت اتوماتیک الگو ها را در پروژه های داده کاوی پیدا می کند نتایج احتمالی را پیش بینی  می‌کند داده کاوی نیاز به داده های صحیح ندارد نیاز به فرضیه اولیه ندارد فقط همین چند مورد از مزایای داده کاوی حقیقتاً جهانی تازه را برای ما باز می کند جهانی که می توان دانش را با سرعت بدقت بیشتری به دست آورد امروزه از نرم افزارهای متعددی برای انجام پروژه داده کاوی استفاده می شود نرم افزار رپیدماینر و وکا و R و …
ه کاوی چیست ؟ | هر آنچه در مورد داده کاوی نیاز است بدانید |
دسته بندی ها : داده کاوی آکادمی 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 .
تاریخچه داده کاوی

اصطلاح Data Fishing  یا Data Dredging  به معنی صید داده بوجود آمد . این اصطلاح به این معنی است که درون حجم عظیمی از داده ها بدون در نظر گرفتن هیچگونه پیش فرضی ، هر گونه ارتباطی را مورد بررسی قرار دهیم. در سال ۱۹۸۹ اصطلاح کشف دانش در پایگاه داده مطرح شد و در سال ۱۹۹۰ اصطلاح داده کاوی بوجود آمد و در همین سال با استفاده از داده کاوی ، خرده فروش ها و بازارهای مالی به تجزیه تحلیل داده ها و پیش بینی نوسانات در نرخ بهره و افزایش مشتری پرداختند .
تفاوت داده کاوی با آمار
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
تحلیل های آماری در کل بنظر بی شباهت به تحلیل های داده کاوی نیستند . اما حالب ترین تفاوت این دو با هم در این است که در آمار پیش فرض هایی وجود دارد و آمار گر با تحلیل خود به اثبات یا رد آن فرضیه میپردازد اما در داده کاوی گویی داده کاو خود نیز نمیداند دقیقا دنبال چه چیزی هست ! او به دنبال ارتباط های پنهان و کشف نشده است . داده کاوی پل ارتباطی میان علم آمار ، علم کامپیوتر ، هوش مصنوعی ، الگوشناسی ، فراگیری ماشین داده می باشد.
چه چیزی اساسا باعث پیدایش داده کاوی شد ؟

میتوان گفت اصلی ترین دلیل و توجه به این دانش این بود که حجم وسیعی از داده ها موجود بود و شدیدا این نیاز بوجود آمده بود که باید از این داده ها اطلاعات و دانش مفیدی استخراج کرد و از آن برای کنترل ، تحلیل و پیش بینی استفاده کرد بنابراین دلایل کلی را  میتوان در سه مورد نوشت : حجم داده‌ها (Data) با سرعت زیادی در حال رشد است. اطلاعات (Information) ما در مورد این داده‌ها کم است. دانش (Knowledge) ما نسبت به این اطلاعات صفر است. اما پاسخ تمامی این مشکلات تنها و تنها داده کاوی است . با داده کاوی میتوان حجم عظیم داده ها را اصطلاحا کاوید و دانش را از دل آن بیرون کشید . ویژگی های اصلی داده کاوی

کشف اتوماتیک الگوها در انجام پروژه های داده کاوی
پیشبینی احتمالی نتایج و خروجی ها
تولید اطلاعات اجرایی و مفید
متمرکز بر داده های بزرگ
مزایای داده کاوی
ایجاد روابط بصورت اتوماتیک
استفاده از داده های متنوع
دینامیک بودن
عدم نیاز به داده های صحیح
ساخت مدل های واقعی
آنالیز کردن داده های واقعی
دوری از اشکالات احتمالی نمونه گیریچه چیزی اساسا باعث پیدایش داده کاوی شد ؟
اجزای اصلی سیستم داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
پایگاه داده: مجموعه‌ای از پایگاه داده ها، انباره داده، صفحه گسترده، یا دیگر انواع مخازن اطلاعات، پاکسازی داده‌ها و تکنیک‌های یکپارچه سازی روی این داده‌ها انجام می‌شود. سرویس دهنده پایگاه داده: که مسئول بازیابی داده‌های مرتبط براساس نوع درخواست داده کاوی کاربر می‌باشد.

پایگاه دانش: این پایگاه از دانش زمینه تشکیل شده تا به جستجو کمک کند یا برای ارزیابی الگوهای یافته شده از آن استفاده می‌شود.

موتور داده کاوی: این موتور جزء اصلی سیستم داده کاوی است و به طور ایده آل شامل مجموعه‌ای از پیمانه‌ها نظیر توصیف، تداعی، کلاس بندی، آنالیز خوشه‌ها و آنالیز تکامل و انحراف است.

پیمانه ارزیابی الگو: این جزء معیارهای جذابیت را به کار می‌بندد و با پیمانه داده کاوی تعامل می‌کند، بدین صورت که تمرکز آن بر جستجو بین الگوهای جذاب می‌باشد، و از یک حد آستانه جذابیت استفاده می‌کند تا الگوهای کشف شده را ارزیابی کند.

واسط گرافیکی کاربر: این پیمانه بین کاربر و سیستم داده کاوی ارتباط برقرار می‌کند، به کاربر اجازه می‌دهد تا با سیستم داده کاوی از طریق پرس و جو ارتباط برقرار کند. این جزء به کاربر اجازه می‌دهد تا شمای پایگاه داده یا انباره داده را مرور کرده، الگوهای یافته شده را ارزیابی کرده و الگوها را در فرم‌های بصری گوناگون، بازنمایی کند.
کاربردهای داده کاوی

علم داده کاوی جزو ده علم برتری است که تحولی در عصر تکنولوژی ایجاد نموده است . در هر فضایی که داده ای تولید میشود میتوان گفت داده کاوی میتواند کاربرد داشته باشد . از جمله امور تجاری و مالی، امور پزشکی، زیست پزشکی، تجزیه و تحلیلهای مربوط به DNA، ورزش و سرگرمی، کشف ناهنجاریها و اسناد جعلی، ارتباطات از راه دور، کتابداری و اطلاع‌رسانی … امروزه استفاده از داده کاوی در شرکتها به امری حیاتی تبدیل شده است . تمامی شرکتهایی که پارامتر مشتریان در کانون توجه است مانند فروشگاه‌ها، شرکتهای مالی، ارتباطاتی، بازاریابی و غیره استفاده از داده کاوی برای کشف اطلاعات ضروری است . این اطلاعات حاصل از داده کاوی به شرکتها کمک میکند تا ارتباطهای عوامل داخلی قیمت، محل قرارگیری محصولات و مهارت کارمندان را با عوامل خارجی از جمله: وضعیت اقتصادی، رقابت در بازار و محل جغرافیایی مشتریان کشف نمایند. انجام پروژه های داده کاوی پیش‌بینی وضع آینده بازار، گرایش مشتریان و شناخت سلیقه‌های عمومی آنها را برای شرکتها ممکن می‌سازد .  بگذارید چند مثال در زمینه های مختلف بزنیم و هر کدام را مقداری توضیحی بدهیم .
در زمینه صنعت
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
یکی از مثالهای معروف استفاده از داده کاوی در صنعت متعلق به شرکت فولادسازی پوهانگ است . که با استفاده از الگوریتمهای داده کاوی حدود ۱۵ درصد میزان مصرف انرژی را کاهش دادند که نتیجه این کاهش ۳/۱ میلیون دلار صرفه جویی بوده واین نتیجه قطعا باعث کاهش قیمت محصولات در نتیجه افزایش فروش و رضایتمندی بیشتر مشتریان شده است .
در هتل‌داری

در صنعت هتلداری استفاده از داده کاوی میتواند فرق برنده و بازنده را مشخص کند . یکی از هتلهای مشهوری که در لاس وگاس است ؛ برای افزایش رضایتمندی مسافران از الگوریتمهای داده کاوی بهره برد . این هتل بصورت پرسشنامه داده هایی جمع نمود و توانست عواملی که باعث میشود مسافران دوباره به هتل بازگردند را پیدا کرده و با طبقه‌بندی مسافران، مسافران وفادار به هتل را پیدا کنند.
در مدیریت ریسک

در بانکی از بامکهای کانادا مسئله مهم تقلب در حسابها و چگونگی و میزان برگشت وامهای داده شده توسط بانک با استفاده از الگوریتم های داده کاوی را حل نمودند . حوزه‌های داده‌کاوی در سه حوزه مستقل به‌کار می‌رود و در آنها ریشه دوانده است:  ۱٫ آمار کلاسیک و الگوهای آماری  ۲٫ هوش مصنوعی  ۳٫ یادگیری خودکار و شبکه‌های عصبی
مراحل داده کاوی

مرحله اول: تشکیل انبار داده. با توجه به عنوان، این مرحله برای تشکیل محیطی پیوسته و یک پارچه جهت انجام مراحل بعدی و داده کاوی در آن، انجام می گیرد. در حالت کلی انبار داده مجموعه پیوسته و طبقه بندی شده است که دائما در حال تغییر بوده و دینامیک است که برای کاوش آماده می شود.

مر حله دوم: انتخاب داده ها. در این مرحله برای کم کردن هزینه های عملیات داده کاوی، داده هایی از پایگاه داده انتخاب می شوند. که مورد مطالعه هستند و هدف داده کاوی دادن نتایجی در مورد آن هاست.

مرحله سوم: تبدیل داده ها. مشخص است برای انجام عملیات داده کاوی لزوما باید تبدیلات خاصی روی داده ها انجام گیرد ممکن است این تبدیلات خیلی راحت و مختصر مثل تبدیل byte به integer باشد یا خیلی پیچیده و زمان بر و با هزینه های بالا مثل تعریف صفات جدید و یا تبدیل و استخراج داده ها از مقادیر رشته ای و … باشد.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
مرحله چهارم: کاوش در داده ها. در این مرحله است که داده کاوی انجام می شود. در این مرحله با استفاده از تکنیک های داده کاوی داده ها مورد کاوش قرار گرفته، دانش نهفته در آن ها استخراج شده و الگو سازی صورت می گیرد.

مرحله پنجم: تفسیر نتیجه در این مرحله نتایج و الگوهای ارائه شده توسط ابزار داده کاوی مورد بررسی قرار گرفته و نتایج مفید معین می شود. طرز کار ابزار داده کاوی این گونه است که ابزار به دنبال اثبات این است که وجود چیزی به معنای وجود چیز دیگری است و سعی می کند در درجه اول از توالی ارتباطات برای کشف یک الگو بهره بگیرد و در نهایت اطلاعات بدست آمده را دسته بندی کند تا به الگوی خاصی برسد که بتواند آن را براساس فاکتورهای داخلی به مخاطبش ارائه دهد.
CRISP-DM (انجام پروژه داده کاوی)

یکی از متداول‌ترین فرآیندها برای انجام پروژه داده کاوی ، CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining)  نام دارد. این استاندارد اولین بار در میانه دهه ۱۹۹۰ میلادی توسط گروهی از شرکت‌های اروپایی به‌عنوان روشی برای انجام پروژه داده کاوی ارائه شد. شکل-۱ فرآیند یک پروژه داده‌کاوی را تحت این استاندارد نشان می‌دهد. این فرآیند شش مرحله‌ای از درک نیازهای اصلی کسب‌وکار شروع می‌شود و به ارائه راهکاری برای آن نیاز ختم می‌شود. اگرچه مراحل این فرآیند به دنبال یکدیگر می‌آیند اما در عمل رفت‌وبرگشت‌های زیادی بین مراحل مختلف این فرآیند وجود دارد. کسانی که درگیر پروژه‌های داده‌کاوی بوده‌اند، به‌خوبی می‌دانند که کار کردن با داده نیازمند سعی و خطا و آزمایش کردن است.   اگر متن های قدیمی و کلاسیک داده کاوی را مطالعه کرده باشید، در آن چهار وظیفه ی اساسی برای داده کاوی برشمرده شده استروش کریسپ

    دسته بندی (Classification)
    خوشه بندی (Clustering)
    تحلیل قواعد انجمنی (Association Rules)
    مصور سازی (Visualization)

که البته کمابیش نقش های دیگری نیز به ان اضافه می کنند ولی در کل همین است که همین است. خب این یک تقسیم بندی. در تقسیم بندی دیگر، تمام الگوریتم های داده کاوی و یادگیری ماشین به سه دسته کلی:

    یادگیری با ناظر (Supervised Learning)
    یادگیری بدون ناظر (Unsupervised Learning)
    یادگیری نیمه ناظر (Semi-Supervised Learning)
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
هر کدام از این تقسیم بندی ها الگوریتم ها و دنیای خودش را دارد ولی به طور کلی، یادگیری با ناظر با استفاده از برچسب یا label داده ها، برچسب داده های مشاهده نشده را تشخیص می دهد ولی در یادگیری بدون ناظر معمولا برچسب داده ها موجود نیست. یادگیری نیمه ناظر هم چیزی بین این دوتاست که معمولا حالت استاد-شاگردی در آن شبیه سازی می شود و استاد تنها در بعضی مواقع خاص تقلب هایی به شاگردش که الگوریتم باشد، می رساند. هر کدام از این سه حالت کلی، دنیای خاص خودشان را دارند. به طور مثال خود یادگیری باناظر در یک دسته بندی به زیربخش های زیر می تواند تفکیک شود: ( بر مبنای کتاب Machine Learning With R)

یادگیری تنبل (Lazy Learning): که با استفاده از ذخیره سازی داده ها، دسته بندی را انجام می دهند. مثال بارزش الگوریتم نزدیک ترین همسایگی (KNN) است.

یادگیری احتمالی (Probabilistic Learning): با استفاده از تکنیک ها و روش های آماری نظیر تئوری بیزین، کار دسته بندی را انجام می دهند.

یادگیری تقسیم و غلبه (Divide and Conquer Learning): با استفاده از استراتژی معروف انگلیس در سال های دور و شاید الان، یعنی تقسیم و غلبه، دسته بندی صورت می گیرد. مثال معروفش درخت تصمیم است.

پیش بینی مقدار عددی (Regression Methods): در اینجا برچسب خود مقدار متغیر پاسخ است که با استفاده از الگوریتم های مختلف، پیش بینی می شود. مثال معروفش همان رگرسیون خطی است.

روش های جعبه سیاهی (Black-box Methods): که نحوه ی عملکرد دقیق در میانه های راه اجرای الگوریتم ها قابل تفکیک نیست که عمدتا ناشی از پیچیدگی ذات متغیرها و تعداد زیاد آنهاست. اصلی ترین روش شبکه عصبی و خانواده ی پرجمعیت آن است.در یادگیری ماشین و داده کاوی هیچ وحی منزل ای وجود ندارد لذا این تقسیم بندی یک تقسیم بندی پیشنهادی است. بنابراین با این فرض می توان حوزه ی کلی یادگیری بدون ناظر را نیز به زیربخش های زیر تقسیم کرد: ( بر مبنای کتاب Data Mining Concepts and Techniques)

    خوشه بندی افرازی (Partitioning Methods)
    خوشه بندی سلسه مراتبی (Hierarchical Methods)
    خوشه بندی چگالی محور (Density-Based Methods)
    خوشه بندی شبکه ای (Grid-Based Methods)

نرم افزارهای داده کاوینرم افزارهای داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
انجام پروژه داده کاوی با نرم افزار RapidMiner: این نرم‌افزار که به گفته سازندگان آن تلاش بر این کرده است که به صورت یکپارچه عملیاتِ مختلفِ حوزه‌ی علوم‌داده را تجمیع کند و به دانشمندانِ علوم داده اجازه دهد به سرعت مدل‌های مورد نیاز برای عملیات داده‌کاوی را شناسایی کنند.

انجام پروژه داده کاوی با نرم افزار Weka : نرم‌افزار وکا(weka) مجموعه‌ای از الگوریتم‌های مختلف جهت عملیات داده‌کاوی را در اختیار متخصصان و دانشمندانِ علوم داده می‌گذارد. کار با این نرم‌افزار بسیار ساده است و در اینجا کتابی جهت آموزش نرم افزار weka توسط خود سایت سازنده قرار داده شده است.

انجام پروژه داده کاوی با نرم افزار Orange یکی از نرم‌افزارهای بسیار ساده و لذت بخش جهت انواع عملیات داده‌کاوی نرم افزاری Orange است. این نرم افزار به خاطرِ سادگی و واسطِ کاربریِ ساده‌ی آن می‌تواند موردِ استفاده‌ی بسیاری از متخصصانِ حوزه‌ی علوم‌داده باشد. حتی دوستانی که به تازگی به دنبالِ یادگیریِ علوم داده هستند، می‌توانند از این نرم افزار استفاده کنند.

انجام پروژه داده کاوی با نرم افزار Neural Designer مخصوص طراحی شبکه های عصبی اگر با شبکه‌های عصبی آشنا باشید می‌دانید که طراحیِ این گونه شبکه‌ها معمولاً کارِ وقت‌گیری است و نیاز به دقتِ بالایی دارد. با استفاده از نرم افزار Neural Designer به راحتی می‌توانید شبکه‌های عصبیِ مخصوصِ خود را طراحی کنید و مدل‌های مختلفِ داده را توسط آن ها آزمایش کنید.
انجام پروژه متن کاوی
دسته بندی ها : پایتون, متن کاوی, نرم افزار R, نرم افزار رپیدماینر آکادمی داده کاوی

آکادمی داده کاوی با ۳ سال تجربه موفق در زمینه انجام پروژه‌های مختلف از جمله انجام پروژه متن کاوی و آموزش انجام پایان نامه متن کاوی و انجام پروژه داده کاوی در تلاش است تا بهترین خدمات ممکن را در این زمینه ارائه بدهد. در انجام پروژه‌ های متن کاوی  معمولاً از سه ابزار  زیر استفاده میشود:

     متن کاوی با رپیدماینر
     متن کاوی با پایتون
       متن کاوی در r

 
سفارش انجام پروژه متن کاوی

 

انجام پروژه متن کاوی انجام پایان نامه متن کاوی
متن کاوی چیست؟
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 اگر بخواهیم به صورت خیلی ساده  متن کاوی را تعریف کنیم، می‌توانیم بگوییم اگر روی متن داده کاوی انجام شود به فرآیند مربوطه متن کاوی می گویند. در این فرایند از متن داده کاوی شده اطلاعات با کیفیتی استخراج می‌شود این اطلاعات با کیفیت به وسیله یادگیری الگوهای آماری ، ساختار دهی به ورودی‌های متن ، استخراج الگوهای درون داده‌های ساختار یافته و در انتهای این ماجرا ارزیابی و تفسیر خروجی‌ها خواهد بود.
 وظایف متن کاوی در انجام پروژه متن کاوی

     دسته بندی متون
     خوشه بندی متون
     استخراج معنی و مفهوم
     تولید رده بندی دانه‌ای
      تجزیه و تحلیل احساسات
     خلاصه کردن اسناد
     مدلسازی ارتباط موجودیت‌ها

متن کاوی زبان فالیل پیدایش داده کاوی
دسته بندی ها : داده کاوی آکادمی داده کاوی

 به وجود آمدن هر چیزی در جهان بی دلیل نبوده و دلیلی پیدایش داده کاوی نیز دلیل و یا بهتر بگوییم دلایل خودش را دارد اصلی ترین دلیلی که باعث شد علم داده کاوی متولد شود وجود عظیم داده ها بود داده های بسیار زیادی که هیچ گونه سودی برای ما نداشتند ما به دنبال اطلاعات ارزشمندی از دل این داده های بسیار بزرگ بودیم تا دانش سودمندی را از آن استخراج کنیم.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
دانشی که می توانست از پزشکی تا کسب و کار؛ از طراحی های مهندسی تا تحقیقات علمی به ما کمک کند .شاید بتوان گفت داده کاوی سیر تکاملی طبیعی تکنولوژی اطلاعات است که این سیر از تکامل ناشی از یک سیر تکاملی در صنعت پایگاه داده ، مدیریت داده و تحلیل و فهم داده ها است . در واقع تکامل تکنولوژی پایگاه داده و استفاده روز افزون از آن و کاربرد هایی که سبب ایجاد تولید عظیمی از داده‌ها شد.

این داده های عظیم نیازمند ابزاری بود که قدرت تحلیل و بررسی داشته و الگوهایی را از آن به دست بیاورد تا بتوان از آن برای مثال برای تعیین استراتژی کسب و کار یا تحقیقات علمی یا در پزشکی استفاده کرد در واقع پیدایش داده کاوی زمانی رخ داد که شکاف عظیمی میان داده ها و اطلاعات به وجود آمد . داده کاوی زنجیر اتصال این دو بود که از بررسی داده‌ها به اطلاعات می‌رسیدیم .
پیدایش داده کاویمعنی داده کاوی

 کاویدن داده که معنی داده کاوی به نظر می آید در واقع به معنی استخراج یا بهتر بگوییم معدنکاری است . در معدنکاری حجم عظیمی از سنگ ها و صخره ها وجود دارد که این سنگ ها باید شکسته شود . از دل سنگ های بزرگ چیزهای کوچکی مثل طلا ، الماس و سنگهای قیمتی را کشف میکنیم و  فرایند داده کاوی نیز مانند فرایند معدنکاری استخراج دانش از حجم انبوه داده ها است .

امروزه ما هر روز در حال تولید  داده هستیم حجم این داده ها به طرز عجیب غریبی هر روز بیشتر از دیروز می شود و اطلاعات ما یا همان information از این داده ها بسیار محدود است و دانش ما از این داده ها صفر است و داده کاوی تنها راه استفاده از این داده ها برای رسیدن به اطلاعات و از اطلاعات برای رسیدن به دانش است .
ویژگی های داده کاوی

بیایید از ویژگی های اصلی داده کاوی چند موردی را متذکر شویم داده کاوی به صورت اتوماتیک الگو ها را در پروژه های داده کاوی پیدا می کند نتایج احتمالی را پیش بینی  می‌کند داده کاوی نیاز به داده های صحیح ندارد نیاز به فرضیه اولیه ندارد فقط همین چند مورد از مزایای داده کاوی حقیقتاً جهانی تازه را برای ما باز می کند جهانی که می توان دانش را با سرعت بدقت بیشتری به دست آورد امروزه از نرم افزارهای متعددی برای انجام پروژه داده کاوی استفاده می شود نرم افزار رپیدماینر و وکا و R و …
ه کاوی چیست ؟ | هر آنچه در مورد داده کاوی نیاز است بدانید |
دسته بندی ها : داده کاوی آکادمی داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
تعریف داده کاوی
داده کاوی یک فرآیند محاسباتی است که در واقع الگو یا الگوهایی را در مجموعه از داده های عظیم کشف میکند . در تمامی تعریف های مرتبط به داده کاوی کلمه کشف کردن را میتوان پیدا کرد . داده کاوی شاخه ای از علوم کامپیوتر است که در واقع ترکیبی از تکنیکهای آماری ، علوم اطلاعات ، یادگیری ماشینی و نظریه پایگاه داده است .
تاریخچه داده کاوی

اصطلاح Data Fishing  یا Data Dredging  به معنی صید داده بوجود آمد . این اصطلاح به این معنی است که درون حجم عظیمی از داده ها بدون در نظر گرفتن هیچگونه پیش فرضی ، هر گونه ارتباطی را مورد بررسی قرار دهیم. در سال ۱۹۸۹ اصطلاح کشف دانش در پایگاه داده مطرح شد و در سال ۱۹۹۰ اصطلاح داده کاوی بوجود آمد و در همین سال با استفاده از داده کاوی ، خرده فروش ها و بازارهای مالی به تجزیه تحلیل داده ها و پیش بینی نوسانات در نرخ بهره و افزایش مشتری پرداختند .
تفاوت داده کاوی با آمار

تحلیل های آماری در کل بنظر بی شباهت به تحلیل های داده کاوی نیستند . اما حالب ترین تفاوت این دو با هم در این است که در آمار پیش فرض هایی وجود دارد و آمار گر با تحلیل خود به اثبات یا رد آن فرضیه میپردازد اما در داده کاوی گویی داده کاو خود نیز نمیداند دقیقا دنبال چه چیزی هست ! او به دنبال ارتباط های پنهان و کشف نشده است . داده کاوی پل ارتباطی میان علم آمار ، علم کامپیوتر ، هوش مصنوعی ، الگوشناسی ، فراگیری ماشین داده می باشد.
چه چیزی اساسا باعث پیدایش داده کاوی شد ؟

میتوان گفت اصلی ترین دلیل و توجه به این دانش این بود که حجم وسیعی از داده ها موجود بود و شدیدا این نیاز بوجود آمده بود که باید از این داده ها اطلاعات و دانش مفیدی استخراج کرد و از آن برای کنترل ، تحلیل و پیش بینی استفاده کرد بنابراین دلایل کلی را  میتوان در سه مورد نوشت : حجم داده‌ها (Data) با سرعت زیادی در حال رشد است. اطلاعات (Information) ما در مورد این داده‌ها کم است. دانش (Knowledge) ما نسبت به این اطلاعات صفر است. اما پاسخ تمامی این مشکلات تنها و تنها داده کاوی است . با داده کاوی میتوان حجم عظیم داده ها را اصطلاحا کاوید و دانش را از دل آن بیرون کشید . ویژگی های اصلی داده کاوی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
کشف اتوماتیک الگوها در انجام پروژه های داده کاوی
پیشبینی احتمالی نتایج و خروجی ها
تولید اطلاعات اجرایی و مفید
متمرکز بر داده های بزرگ
مزایای داده کاوی
ایجاد روابط بصورت اتوماتیک
استفاده از داده های متنوع
دینامیک بودن
عدم نیاز به داده های صحیح
ساخت مدل های واقعی
آنالیز کردن داده های واقعی
دوری از اشکالات احتمالی نمونه گیریچه چیزی اساسا باعث پیدایش داده کاوی شد ؟
اجزای اصلی سیستم داده کاوی

پایگاه داده: مجموعه‌ای از پایگاه داده ها، انباره داده، صفحه گسترده، یا دیگر انواع مخازن اطلاعات، پاکسازی داده‌ها و تکنیک‌های یکپارچه سازی روی این داده‌ها انجام می‌شود. سرویس دهنده پایگاه داده: که مسئول بازیابی داده‌های مرتبط براساس نوع درخواست داده کاوی کاربر می‌باشد.

پایگاه دانش: این پایگاه از دانش زمینه تشکیل شده تا به جستجو کمک کند یا برای ارزیابی الگوهای یافته شده از آن استفاده می‌شود.

موتور داده کاوی: این موتور جزء اصلی سیستم داده کاوی است و به طور ایده آل شامل مجموعه‌ای از پیمانه‌ها نظیر توصیف، تداعی، کلاس بندی، آنالیز خوشه‌ها و آنالیز تکامل و انحراف است.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
پیمانه ارزیابی الگو: این جزء معیارهای جذابیت را به کار می‌بندد و با پیمانه داده کاوی تعامل می‌کند، بدین صورت که تمرکز آن بر جستجو بین الگوهای جذاب می‌باشد، و از یک حد آستانه جذابیت استفاده می‌کند تا الگوهای کشف شده را ارزیابی کند.

واسط گرافیکی کاربر: این پیمانه بین کاربر و سیستم داده کاوی ارتباط برقرار می‌کند، به کاربر اجازه می‌دهد تا با سیستم داده کاوی از طریق پرس و جو ارتباط برقرار کند. این جزء به کاربر اجازه می‌دهد تا شمای پایگاه داده یا انباره داده را مرور کرده، الگوهای یافته شده را ارزیابی کرده و الگوها را در فرم‌های بصری گوناگون، بازنمایی کند.
کاربردهای داده کاوی

علم داده کاوی جزو ده علم برتری است که تحولی در عصر تکنولوژی ایجاد نموده است . در هر فضایی که داده ای تولید میشود میتوان گفت داده کاوی میتواند کاربرد داشته باشد . از جمله امور تجاری و مالی، امور پزشکی، زیست پزشکی، تجزیه و تحلیلهای مربوط به DNA، ورزش و سرگرمی، کشف ناهنجاریها و اسناد جعلی، ارتباطات از راه دور، کتابداری و اطلاع‌رسانی … امروزه استفاده از داده کاوی در شرکتها به امری حیاتی تبدیل شده است . تمامی شرکتهایی که پارامتر مشتریان در کانون توجه است مانند فروشگاه‌ها، شرکتهای مالی، ارتباطاتی، بازاریابی و غیره استفاده از داده کاوی برای کشف اطلاعات ضروری است . این اطلاعات حاصل از داده کاوی به شرکتها کمک میکند تا ارتباطهای عوامل داخلی قیمت، محل قرارگیری محصولات و مهارت کارمندان را با عوامل خارجی از جمله: وضعیت اقتصادی، رقابت در بازار و محل جغرافیایی مشتریان کشف نمایند. انجام پروژه های داده کاوی پیش‌بینی وضع آینده بازار، گرایش مشتریان و شناخت سلیقه‌های عمومی آنها را برای شرکتها ممکن می‌سازد .  بگذارید چند مثال در زمینه های مختلف بزنیم و هر کدام را مقداری توضیحی بدهیم .
در زمینه صنعت

یکی از مثالهای معروف استفاده از داده کاوی در صنعت متعلق به شرکت فولادسازی پوهانگ است . که با استفاده از الگوریتمهای داده کاوی حدود ۱۵ درصد میزان مصرف انرژی را کاهش دادند که نتیجه این کاهش ۳/۱ میلیون دلار صرفه جویی بوده واین نتیجه قطعا باعث کاهش قیمت محصولات در نتیجه افزایش فروش و رضایتمندی بیشتر مشتریان شده است .
در هتل‌داری
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
در صنعت هتلداری استفاده از داده کاوی میتواند فرق برنده و بازنده را مشخص کند . یکی از هتلهای مشهوری که در لاس وگاس است ؛ برای افزایش رضایتمندی مسافران از الگوریتمهای داده کاوی بهره برد . این هتل بصورت پرسشنامه داده هایی جمع نمود و توانست عواملی که باعث میشود مسافران دوباره به هتل بازگردند را پیدا کرده و با طبقه‌بندی مسافران، مسافران وفادار به هتل را پیدا کنند.
در مدیریت ریسک

در بانکی از بامکهای کانادا مسئله مهم تقلب در حسابها و چگونگی و میزان برگشت وامهای داده شده توسط بانک با استفاده از الگوریتم های داده کاوی را حل نمودند . حوزه‌های داده‌کاوی در سه حوزه مستقل به‌کار می‌رود و در آنها ریشه دوانده است:  ۱٫ آمار کلاسیک و الگوهای آماری  ۲٫ هوش مصنوعی  ۳٫ یادگیری خودکار و شبکه‌های عصبی
مراحل داده کاوی

مرحله اول: تشکیل انبار داده. با توجه به عنوان، این مرحله برای تشکیل محیطی پیوسته و یک پارچه جهت انجام مراحل بعدی و داده کاوی در آن، انجام می گیرد. در حالت کلی انبار داده مجموعه پیوسته و طبقه بندی شده است که دائما در حال تغییر بوده و دینامیک است که برای کاوش آماده می شود.

مر حله دوم: انتخاب داده ها. در این مرحله برای کم کردن هزینه های عملیات داده کاوی، داده هایی از پایگاه داده انتخاب می شوند. که مورد مطالعه هستند و هدف داده کاوی دادن نتایجی در مورد آن هاست.

مرحله سوم: تبدیل داده ها. مشخص است برای انجام عملیات داده کاوی لزوما باید تبدیلات خاصی روی داده ها انجام گیرد ممکن است این تبدیلات خیلی راحت و مختصر مثل تبدیل byte به integer باشد یا خیلی پیچیده و زمان بر و با هزینه های بالا مثل تعریف صفات جدید و یا تبدیل و استخراج داده ها از مقادیر رشته ای و … باشد.

مرحله چهارم: کاوش در داده ها. در این مرحله است که داده کاوی انجام می شود. در این مرحله با استفاده از تکنیک های داده کاوی داده ها مورد کاوش قرار گرفته، دانش نهفته در آن ها استخراج شده و الگو سازی صورت می گیرد.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
مرحله پنجم: تفسیر نتیجه در این مرحله نتایج و الگوهای ارائه شده توسط ابزار داده کاوی مورد بررسی قرار گرفته و نتایج مفید معین می شود. طرز کار ابزار داده کاوی این گونه است که ابزار به دنبال اثبات این است که وجود چیزی به معنای وجود چیز دیگری است و سعی می کند در درجه اول از توالی ارتباطات برای کشف یک الگو بهره بگیرد و در نهایت اطلاعات بدست آمده را دسته بندی کند تا به الگوی خاصی برسد که بتواند آن را براساس فاکتورهای داخلی به مخاطبش ارائه دهد.
CRISP-DM (انجام پروژه داده کاوی)

یکی از متداول‌ترین فرآیندها برای انجام پروژه داده کاوی ، CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining)  نام دارد. این استاندارد اولین بار در میانه دهه ۱۹۹۰ میلادی توسط گروهی از شرکت‌های اروپایی به‌عنوان روشی برای انجام پروژه داده کاوی ارائه شد. شکل-۱ فرآیند یک پروژه داده‌کاوی را تحت این استاندارد نشان می‌دهد. این فرآیند شش مرحله‌ای از درک نیازهای اصلی کسب‌وکار شروع می‌شود و به ارائه راهکاری برای آن نیاز ختم می‌شود. اگرچه مراحل این فرآیند به دنبال یکدیگر می‌آیند اما در عمل رفت‌وبرگشت‌های زیادی بین مراحل مختلف این فرآیند وجود دارد. کسانی که درگیر پروژه‌های داده‌کاوی بوده‌اند، به‌خوبی می‌دانند که کار کردن با داده نیازمند سعی و خطا و آزمایش کردن است.   اگر متن های قدیمی و کلاسیک داده کاوی را مطالعه کرده باشید، در آن چهار وظیفه ی اساسی برای داده کاوی برشمرده شده استروش کریسپ

    دسته بندی (Classification)
    خوشه بندی (Clustering)
    تحلیل قواعد انجمنی (Association Rules)
    مصور سازی (Visualization)

که البته کمابیش نقش های دیگری نیز به ان اضافه می کنند ولی در کل همین است که همین است. خب این یک تقسیم بندی. در تقسیم بندی دیگر، تمام الگوریتم های داده کاوی و یادگیری ماشین به سه دسته کلی:
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
    یادگیری با ناظر (Supervised Learning)
    یادگیری بدون ناظر (Unsupervised Learning)
    یادگیری نیمه ناظر (Semi-Supervised Learning)

هر کدام از این تقسیم بندی ها الگوریتم ها و دنیای خودش را دارد ولی به طور کلی، یادگیری با ناظر با استفاده از برچسب یا label داده ها، برچسب داده های مشاهده نشده را تشخیص می دهد ولی در یادگیری بدون ناظر معمولا برچسب داده ها موجود نیست. یادگیری نیمه ناظر هم چیزی بین این دوتاست که معمولا حالت استاد-شاگردی در آن شبیه سازی می شود و استاد تنها در بعضی مواقع خاص تقلب هایی به شاگردش که الگوریتم باشد، می رساند. هر کدام از این سه حالت کلی، دنیای خاص خودشان را دارند. به طور مثال خود یادگیری باناظر در یک دسته بندی به زیربخش های زیر می تواند تفکیک شود: ( بر مبنای کتاب Machine Learning With R)

یادگیری تنبل (Lazy Learning): که با استفاده از ذخیره سازی داده ها، دسته بندی را انجام می دهند. مثال بارزش الگوریتم نزدیک ترین همسایگی (KNN) است.

یادگیری احتمالی (Probabilistic Learning): با استفاده از تکنیک ها و روش های آماری نظیر تئوری بیزین، کار دسته بندی را انجام می دهند.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
یادگیری تقسیم و غلبه (Divide and Conquer Learning): با استفاده از استراتژی معروف انگلیس در سال های دور و شاید الان، یعنی تقسیم و غلبه، دسته بندی صورت می گیرد. مثال معروفش درخت تصمیم است.

پیش بینی مقدار عددی (Regression Methods): در اینجا برچسب خود مقدار متغیر پاسخ است که با استفاده از الگوریتم های مختلف، پیش بینی می شود. مثال معروفش همان رگرسیون خطی است.

روش های جعبه سیاهی (Black-box Methods): که نحوه ی عملکرد دقیق در میانه های راه اجرای الگوریتم ها قابل تفکیک نیست که عمدتا ناشی از پیچیدگی ذات متغیرها و تعداد زیاد آنهاست. اصلی ترین روش شبکه عصبی و خانواده ی پرجمعیت آن است.در یادگیری ماشین و داده کاوی هیچ وحی منزل ای وجود ندارد لذا این تقسیم بندی یک تقسیم بندی پیشنهادی است. بنابراین با این فرض می توان حوزه ی کلی یادگیری بدون ناظر را نیز به زیربخش های زیر تقسیم کرد: ( بر مبنای کتاب Data Mining Concepts and Techniques)

    خوشه بندی افرازی (Partitioning Methods)
    خوشه بندی سلسه مراتبی (Hierarchical Methods)
    خوشه بندی چگالی محور (Density-Based Methods)
    خوشه بندی شبکه ای (Grid-Based Methods)

نرم افزارهای داده کاوینرم افزارهای داده کاوی

انجام پروژه داده کاوی با نرم افزار RapidMiner: این نرم‌افزار که به گفته سازندگان آن تلاش بر این کرده است که به صورت یکپارچه عملیاتِ مختلفِ حوزه‌ی علوم‌داده را تجمیع کند و به دانشمندانِ علوم داده اجازه دهد به سرعت مدل‌های مورد نیاز برای عملیات داده‌کاوی را شناسایی کنند.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
انجام پروژه داده کاوی با نرم افزار Weka : نرم‌افزار وکا(weka) مجموعه‌ای از الگوریتم‌های مختلف جهت عملیات داده‌کاوی را در اختیار متخصصان و دانشمندانِ علوم داده می‌گذارد. کار با این نرم‌افزار بسیار ساده است و در اینجا کتابی جهت آموزش نرم افزار weka توسط خود سایت سازنده قرار داده شده است.

انجام پروژه داده کاوی با نرم افزار Orange یکی از نرم‌افزارهای بسیار ساده و لذت بخش جهت انواع عملیات داده‌کاوی نرم افزاری Orange است. این نرم افزار به خاطرِ سادگی و واسطِ کاربریِ ساده‌ی آن می‌تواند موردِ استفاده‌ی بسیاری از متخصصانِ حوزه‌ی علوم‌داده باشد. حتی دوستانی که به تازگی به دنبالِ یادگیریِ علوم داده هستند، می‌توانند از این نرم افزار استفاده کنند.

انجام پروژه داده کاوی با نرم افزار Neural Designer مخصوص طراحی شبکه های عصبی اگر با شبکه‌های عصبی آشنا باشید می‌دانید که طراحیِ این گونه شبکه‌ها معمولاً کارِ وقت‌گیری است و نیاز به دقتِ بالایی دارد. با استفاده از نرم افزار Neural Designer به راحتی می‌توانید شبکه‌های عصبیِ مخصوصِ خود را طراحی کنید و مدل‌های مختلفِ داده را توسط آن ها آزمایش کنید.
انجام پروژه متن کاوی
دسته بندی ها : پایتون, متن کاوی, نرم افزار R, نرم افزار رپیدماینر آکادمی داده کاوی

آکادمی داده کاوی با ۳ سال تجربه موفق در زمینه انجام پروژه‌های مختلف از جمله انجام پروژه متن کاوی و آموزش انجام پایان نامه متن کاوی و انجام پروژه داده کاوی در تلاش است تا بهترین خدمات ممکن را در این زمینه ارائه بدهد. در انجام پروژه‌ های متن کاوی  معمولاً از سه ابزار  زیر استفاده میشود:

     متن کاوی با رپیدماینر
     متن کاوی با پایتون
       متن کاوی در r
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
 
سفارش انجام پروژه متن کاوی

 

انجام پروژه متن کاوی انجام پایان نامه متن کاوی
متن کاوی چیست؟

 اگر بخواهیم به صورت خیلی ساده  متن کاوی را تعریف کنیم، می‌توانیم بگوییم اگر روی متن داده کاوی انجام شود به فرآیند مربوطه متن کاوی می گویند. در این فرایند از متن داده کاوی شده اطلاعات با کیفیتی استخراج می‌شود این اطلاعات با کیفیت به وسیله یادگیری الگوهای آماری ، ساختار دهی به ورودی‌های متن ، استخراج الگوهای درون داده‌های ساختار یافته و در انتهای این ماجرا ارزیابی و تفسیر خروجی‌ها خواهد بود.
 وظایف متن کاوی در انجام پروژه متن کاوی

     دسته بندی متون
     خوشه بندی متون
     استخراج معنی و مفهوم
     تولید رده بندی دانه‌ای
      تجزیه و تحلیل احساسات
     خلاصه کردن اسناد
     مدلسازی ارتباط موجودیت‌ها
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
متن کاوی زبان فارسی

 زبان فارسی دارای پیچیدگی‌های متعددی برای انجام پروژه  متن کاوی می‌باشد. در انجام پروژه نظرکاوی از آنجایی که ما ایرانی‌ها به صورت محاوره‌ای نظرات خود را بیان می‌کنیم.  گاهاً نیز از اصطلاحاتی استفاده می‌کنیم که چندان رایج نبوده و یا تلفیقی از فارسی و انگلیسی است و با توجه به ابزارهای موجود امروز برای انجام پروژه  متن کاوی انجام پروژه نظرکاوی با مشکلات زیادی مواجه است .

یکی دیگر از مشکلات زبان فارسی فاصله و نیم فاصله است که تشخیص ایندو برای ابزارهای حال حاضر متن کاوی دشوار است. از آن طرف در زبان انگلیسی ابزارهای متعددی برای پروژه‌های متن کاوی وجود دارد.
رسی

 زبان فارسی دارای پیچیدگی‌های متعددی برای انجام پروژه  متن کاوی می‌باشد. در انجام پروژه نظرکاوی از آنجایی که ما ایرانی‌ها به صورت محاوره‌ای نظرات خود را بیان می‌کنیم.  گاهاً نیز از اصطلاحاتی استفاده می‌کنیم که چندان رایج نبوده و یا تلفیقی از فارسی و انگلیسی است و با توجه به ابزارهای موجود امروز برای انجام پروژه  متن کاوی انجام پروژه نظرکاوی با مشکلات زیادی مواجه است .
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
یکی دیگر از مشکلات زبان فارسی فاصله و نیم فاصله است که تشخیص ایندو برای ابزارهای حال حاضر متن کاوی دشوار است. از آن طرف در زبان انگلیسی ابزارهای متعددی برای پروژه‌های متن کاوی وجود دارد.