پاورپوینت مقدمه ای بر داده کاوی و اکتشاف دانش

اختصاصی از سورنا فایل پاورپوینت مقدمه ای بر داده کاوی و اکتشاف دانش دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*

فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

تعداد اسلاید :32

مقدمه

امروزه با گسترش سیستم های پایگاهی و حجم بالای داده ها ی ذخیره شده در این سیستم ها ، نیاز به ابزاری است تا بتوان داده های ذخیره شده پردازش کرد و اطلاعات حاصل از این پردازش را در اختیار کاربران قرار داد .

با استفاده ار پرسش های ساده در SQL و ابزارهای گوناگون گزارش گیری معمولی ، می توان اطلاعاتی را در اختیار کاربران قرار داد تا بتوانند به نتیجه گیری در مورد داده ها و روابط منطقی میان آنها بپردازند

وقتی که حجم داده ها بالا باشد ، کاربران هر چند زبر دست و با تجربه باشند نمی توانند الگوهای مفید را در میان حجم انبوه داده ها تشخیص دهند و یا اگر قادر به این کار هم با شند ، هزینه عملیات از نظر نیروی انسانی و مادی بسیار بالا است

از سوی دیگر کاربران معمولا فرضیه ای را مطرح می کنند و سپس بر اساس گزارشات مشاهده شده به اثبات یا رد فرضیه می پردازند ، در حالی که امروزه نیاز به روشهایی است که اصطلاحا به کشف دانش بپردازند یعنی با کمترین دخالت کاربر و به صورت خودکار الگوها و رابطه های منطقی را بیان نمایند .

داده کاوی یکی از مهمترین این روشها است که به وسیله آن الگوهای مفید در داده ها با حداقل دخالت کاربران شناخته می شوند و اطلاعاتی را در اختیار کاربران و تحلیل گران قرار می دهند تا براساس آنها تصمیمات مهم و حیاتی در سازمانها اتخاذ شوند .

 

تحقیق درباره بررسی کاربرد علم آمار در داده کاوی

اختصاصی از سورنا فایل تحقیق درباره بررسی کاربرد علم آمار در داده کاوی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل :word (لینک دانلود پایین صفحه) تعداد صفحات 12صفحه

آمار شاخه ای از علم ریاضی است که به جمع آوری توضیح و تفسیر داده ها می پردازد.[3 ] این مبحث به گونه ای است که روزانه کاربرد زیادی دارد. در مقایسه این عام با data mining قدمت بیشتری دارد و جزء ورشهای کلاسیک داده کاوی محسوب می شود،وجه اشتراک تکنیکهای آماری وdata mining بیشتر درتخمین وپیش بینی است.[2]البته از آزمونهای آماری در ارزیابی نتایج داده کاوی نیزاستفاده می شود. درکل ا گر تخمین و پیش بینی جزء وظایف data mining در نظر گرفته شوند،تحلیل های آماری،data mining را بیش از یک قرن اجرا کرده است.به عقیده بعضی DM ابتدا ازآمار و تحلیل های آماری تحلیل شروع شد. [ 2] می توان تحلیل های آماری از قبیل فاصله اطمینان،رگرسیون و... را مقدمه و پیش زمینه  DMرا دانست که بتدریج در زمینه های دیگر ومتد های دیگررشد و توسعه پیدا کرد. پس در واقع متدهای آماری جزو روشهای کلاسیک و قدیمی DM محسوب می شوند.در جایی اینگونه بحث می شود که با تعریف دقیق ، آماریا تکنیکهای آماری جزء داده کاوی(data mining) نیستند.این روشها خیلی قبل تر از data mining استفاده می شدند.با این وجود، تکنیکها آماری توسط داده ها بکار برده می شوند و برای کشف موضوعات و ساختن مدلهای پیشگویانه مورد استفاده قرار می گیرند.[3]

همانگونه که واضح و مشخص است با گذشت زمان علم نیز پیشرفت می کند،هر چه به جلوتر می رویم روشهای جدید تر و بهترمورد استفاده قرار می گیرد،علم امروز نسبت به دیروز جدیدتر است.روشهای جدید علمی در پی کشف محدودیتهای روشهای قدیمی ایجاد می شود،و از آنجایی که روشهای آماری جزء روشهای قدیمیData miningمحسوب می شوند،از این قاعده کلی که دارای محدودیت هستند مستثنی نیستند.داشتن فرض اولیه در مورد داده ها، یکی از این موارد است.در اینجا به تشریح بیشتر تفاوتهای بین مباحث و متدهای آماری و دیگر متدهای داده کاوی که در کتابهای مختلف بحث شده است می پردازیم.

تکنیکهای داده کاوی و تکنیکهای آماری در مباحثی چون تعریف مقدار هدف برای پیش گویی،ارزشیابی خوب و داده های دقیق (تمیز)(clean data) خوب عمل می کنند،همچنین این موارد در جاهای یکسان برای انواع یکسا نی از مسایل (پیش گویی ،کلاس بندی و کشف)استفاده می شوند، بنابراین تفاوت این دو چیست؟چرا ماآنچنان که علاقه مند بکاربردن روشهای دا ده کاوی هستیم علاقه مند روشهای آماری نیستیم؟ برای جواب این سوال چندین دلیل وجود دارد اول اینکه روشها ی کلاسیک داده کاوی از قبیل شبکه های عصبی،تکنیک نزدیک ترین همسایه روشهای قوی تری برای داده های واقعی به ما می دهند و همچنین استفاده از آنها برای کاربرانی که تجربه کمتری دارند راحت تر است و بهتر می توانند از آن استفاده کنند.

8 مقاله فارسی جدید درباره داده کاوی درتشخیص بیماری

اختصاصی از سورنا فایل 8 مقاله فارسی جدید درباره داده کاوی درتشخیص بیماری دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

• 8 مقاله فارسی جدید درباره داده کاوی درتشخیص بیماری جهت استفاده و بهره برداری قرار داده شده است ./

فرمت مقالات : PDF/

عناوین مقالات 

• تشخیص بیماری دیابت بر اساس روش های داده کاوی و الگوریتم جستجوی هارمونی . انتشار 1395
• ارائه روشی جهت افزایش دقت تشخیص بیماریهای قلبی با ترکیب الگوریتمهای داده . انتشار 1395
• طراحی و پیاده سازی یک سیستم هوشمند جهت پیش بینی بیماری قلبی با استفاده از تکنیک های داده کاوی . انتشار 1395
• مروری بر تکنیک های داده کاوی استفاده شده در تشخیص بیماری کبد . انتشار 1395
• تشخیص بیماری دیابت با رویکرد بهینه سازی مبتنی بر ترکیب سیستم های داده کاوی و الگوریتم های تکاملی هوشمند . انتشار 1394
• پیشبینی عوارض بیماری دیابت با استفاده از تکنیکهای دادهکاوی در استان کرمانشاه . انتشار 1394
• ارزیابی الگوریتم های داده کاوی برای تشخیص بیماری کرونر قلبی . انتشار 1394
• مقایسه و ارزیابی چهار الگوریتم شناخته شده داده کاوی در افزایش دقت تشخیص بیماری های قلبی

 

تماس با ما برای راهنمایی یا ترجمه با آدرس ایمیل:

[e-mail]

شماره تماس ما در نرم افزار تلگرام:

[phone] 

 کانال تلگرام‌  @maghalecomputer

 توجه: اگر کارت بانکی شما رمز دوم ندارد، در خرید الکترونیکی به مشکل برخورد کردید و یا به هر دلیلی تمایل به پرداخت الکترونیکی ندارید با ما تماس بگیرید تا راههای دیگری برای پرداخت به شما پیشنهاد کنیم.

پاورپوینت درباره داده کاوی (Data Mining)

اختصاصی از سورنا فایل پاورپوینت درباره داده کاوی (Data Mining) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل : POWER POINT (لینک دانلود پایین صفحه) تعداد اسلاید: 31 اسلاید

  فهرست مطالب

     مقدمه
        سابقه داده کاوی
          بخش اول – مفهوم داده کاوی
  1-1 – فرآیند داده کاوی
  1-2 – ابزارهای داده کاوی
       1-2-1 – هم پیوندی
       1-2-2 – طبقه بندی
       1-2-3 – الگوهای ترتیبی
       1-2-4 – خوشه بندی
  1-3 – کاربردهای داده کاوی
       1-3-1 – کاربردهای تجاری
       1-3-2 – کاربردهای علمی
       1-3-3 – کاربردهای امنیتی
  بخش دوم – داده کاوی توزیع شده

بخش سوم – عامل ها ، سِستمهای چند عامله و داده کاوی توزیع شده
               3-1 – عامل
  3-2 – سیستمهای چند عامله
  بخش چهارم – پروسه ی کشف دانش از پایگاه داده
  4-1 – ویژگی های KDD
       4-1-1 – استخراج داده ها
       4-1-2 – آماده کردن داده ها
       4-1-3 – مهندسی داده ها
       4-1-4 – مهندسی الگوریتم و تعیین استراتژی های کاوش 
            4-1-5- اجرای الگوریتم کاوش و ارزیابی نتایج

مقدمه

     از هنگامی که رایانه در تحلیل و ذخیره سازی داده ها بکار رفت (1950) پس از حدود 20 سال، حجم داده ها در پایگاه داده ها دو برابر شد. ولی پس از گذشت دو دهه و همزمان با پیشرفت فن آوری اطلاعات(IT)  هر دو سال یکبار حجم داده ها، دو برابر شد. همچنین تعداد پایگاه داده ها با سرعت بیشتری رشد نمود. این در حالی است که تعداد متخصصین تحلیل داده ها و آمارشناسان با این سرعت رشد نکرد. حتی اگر چنین امری اتفاق می افتاد، بسیاری از پایگاه داده ها چنان گسترش یافته اند که شامل چندصد میلیون یا چندصد میلیارد رکورد ثبت شده هستند و امکان تحلیل و استخراج اطلاعات با روش های معمول آماری از دل انبوه داده ها مستلزم چند روز کار با رایانه های موجود  است. حال با وجود سیستم های یکپارچه اطلاعاتی، سیستم های یکپارچه بانکی و تجارت الکترونیک، لحظه به لحظه به حجم داده ها در پایگاه داده های مربوط اضافه شده و باعث به وجود آمدن انبارهای عظیمی از داده ها شده است به طوری که ضرورت کشف و استخراج سریع و دقیق دانش از این پایگاه داده ها را بیش از پیش نمایان کرده است .

      چنان که در عصر حاضر گفته می شود « اطلاعات طلاست»

دانلود تحقیق داده کاوی و کشف قوانین وابستگی

اختصاصی از سورنا فایل دانلود تحقیق داده کاوی و کشف قوانین وابستگی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

هدف از این اراِئه و تحقیق بررسی روشهای مطرح داده کاوی است .داده کاوی هر نوع استخراج دانش و یا الگواز داده های موجود در پایگاه داده است که این دانشها و الگوها ضمنی و مستتر در داده ها هستند ,از داده کاوی می توان جهت امور رده بندی (Classification ) و تخمین (Estimation) ,پیش بینی (Prediction) و خوشه بندی (Clustering)استفاده کرد .داده کاوی دارای محاسن فراوانی است . از مهمترین آن محاسن کشف کردن دانش نهفته در سیستم است که به شناخت بهتر سیستم کمک می کند .به عنوان مثال می توان به استفاده ترکیبی از روش خوشه بندی جهت تخصیص بودجه به دسته های مختلف  از کتب اشاره کرد .

سیستمهای داده کاوی تقریبا از اوایل دهه 1990 مورد توجه قرار گرفتند . علت این امر نیز آن بود که تا آن زمان سازمانها بیشتر در پی ایجاد سیستمهای عملیاتی کامپیوتری بودند که به وسیله آنها بتوانند داده های موجود در سازمان خود را  سازماندهی کنند . پس از ایجاد این سیستمها ,روزانه حجم زیادی از اطلاعات جمع آوری میشد که تفسیر کردن آنها از عهده انسان خارج بود . به همین دلیل , نیاز به تکنیکی بود که از میان انبوه داده معنی استخراج کند و داده کاوی به همین منظور ایجاد و رشد یافت .

بنابر این هدف اصلی از داده کاوی ,کشف دانش نهفته در محیط مورد بررسی است که این دانش می تواند شکلهای گوناگونی داسته باشد . دانش استخراج شده می تواند به فرم الگوهای موجود در داده ها باشد که کشف این الگوها منجر به شناخت بهتر سیستم نیز می شود . الگوهای استخراجی عموما بیانگر روابط بین ویژگیهای سیستم هستند بعنوان مثال در سیستم تجاری یک الگو می تواند بیانگر رابطه بین نوع کالا و میزان تقاضای آن باشد .

در این تحقیق داده کاوی مورد بحث قرار می گیرد . علل استفاده از داده کاوی و منابعی که داده کاوی بر روی آنها اعمال می شود ,علاوه بر این خلاصه ای از روشهای رایج داده کاوی ارائه شده است . تکنیکهای داده کاوی و قوانین وابستگی و الگوریتمهای موجود (Apriori , Aprior TID, Partition, Eclat ,Max Eclat , Vector ) و الگوریتم با ساختار  Trie وfp grow و الگوریتمهای کاهشی مورد بررسی قرار می گیرند و در هر مورد مثالها , موارد کاربرد ,تکنیکها و نقاط قوت و ضعف  مورد بررسی قرار گرفته اند .