پاورپوینت داده کاوی

اختصاصی از سورنا فایل پاورپوینت داده کاوی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

این فایل حاوی مطالعه  داده کاوی می باشد که به صورت فرمت PowerPoint در 35 اسلاید در اختیار شما عزیزان قرار گرفته است، در صورت تمایل می توانید این محصول را از فروشگاه خریداری و دانلود نمایید.

فهرست
درخت های تصمیم
تفاوت روش دسته بندی با روش امتیاز دهی برای یک نتیجه دو گانه
رشد درخت کامل
اندازه گیری کارآیی درخت تصمیم
آزمایش های انتخاب بهترین تقسیم
هرس ثبات محور
در نظر گرفتن هزینه ها
درخت های عصبی

تصویر محیط برنامه

مقاله داده کاوی

اختصاصی از سورنا فایل مقاله داده کاوی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود مقاله داده کاوی 20 ص بافرمت WORD 

مقدمه:

جهان پیرامون ما سرشار از داده ها و اطلاعات گوناگون می‌باشد. برای پیش بینی گرایشات و جریان های آتی و به منظور اتخاذ تصمیم گیری بهتر در زمینه علوم، تکنولوژی ، صنعت، بازار وغیره.

انسان همواره با اشتیاقی حریصانه به دنبال کشف دانش از این موداب داده ها بوده است. قدیمی ترین دست نوشت ها کشف شده بر روی لوح های گلی مربوط به چهار قرن قبل از میلاد مسیح می‌باشد. با ساخت کاغذ داده های فراوانی بر روی هزاران جلد کتاب وسایر مستندات دیگر وغیره شد.

توامروزه نیز با افزایش روز افزون کاربرد کامپیوتر ها حجم عظیمی از داده ها دیسک های سخت را به صورت اطلاعات دیجیتالی پر کرده اند. با دراختیار داشتن حجم عظیم داده ها مساله اصلی چگونگی یا فتن جمع‌آوری و به کارگیری روش هایی است که بتوان آنها را در کشف دانش از داده ها  و به کارگیری دانش کشف شده در موارد مختلف به کار گرفت.

اگر چه در دهه های اخیر زمینه جدید با عنوان داده کاوی به رواج یافته است ولی عملکردها و وظایف این علم مثل دسته بندی و جداسازی، از سالها پیش وجودداشته و به کار گرفته می شده اند. با توجه به اینکه هدف داده کاوی کشف الگوهای ناشناخته از داده ها می‌باشد روش های این علم از آموزش ماشین،هوش مصنوعی، آمار وغیره مشتق شده اند. با گسترش این علم روش های داده کاوی در زمینه هایی خارج از علوم کامپیوتر وهوش مصنوعی همچون دنیای تجارت وخطوط مونتا کارخانه ها نیز به کار گرفته شد.

بکار گیری روشهای هوش تجاری و داده کاوی در سیستم های اطلاعات مدیریت

اختصاصی از سورنا فایل بکار گیری روشهای هوش تجاری و داده کاوی در سیستم های اطلاعات مدیریت دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

نخستین کنفرانس بین المللی هوش تجاری و سازمانی 1395

مقاله ای بی نظیر و کاربردی در زمینه هوش تجاری

   - مورد کاربردی : پیاده سازی مفاهیم و کاربرد هوش تجاری در بانک مسکن

داده کاوی: مفاهیم، روشها، کاربردها، آینده

اختصاصی از سورنا فایل داده کاوی: مفاهیم، روشها، کاربردها، آینده دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

داده کاوی:
مفاهیم، روشها، کاربردها، آینده

14 صفحه در قالب word

• مقدمه

معرفی داده‌کاوی و دلایل پیدایش آن

تعاریف داده کاوی

جایگاه داده‌کاوی در علوم کامپیوتر

• طبقه بندی روش های داده کاوی

1. داده کاوی توصیفی یا توصیف کننده
2. داده کاوی پیشگویانه

• مراحل و اجزای یک فرآیند داده‌کاوی

1. بیان مسئله و فرموله کردن فرضیه
2. انتخاب و جمع آوری داده ها
3. تبدیل و پیش پردازش داده ها
4. برآورد مدل یا کاوش در داده ها
5. تفسیر نتیجه یا تفسیر مدل و رسیدن به نتایج

• آماده سازی داده ها

1. مدل استاندارد داده ها
2. دو وظیفه اصلی در آماده سازی داده ها

• تبدیل و تغییر وضعیت داده های خام

1. نرمال سازی

     1-1 مقیاس دهی اعشاری

     2-1 نرمال سازی حداقل-حداکثر

     3-1 نرمال سازی انحراف معیار

1. یکنواخت سازی داده ها
2. تفاضل ها و نسبت ها

• مفهوم داده های از دست رفته و راه حل جبران داده های از دست رفته
• مفهوم و روش های تشخیص داده های نامنطبق

1. روش های آماری 2. تشخیص داده های نامنطیق برمبنای فاصله 3. روش ها و تکنیک های برمبنای انحراف

• کاهش داده ها
  1. اعمال اصلی در فرایند کاهش داده ها
  2. یافته های حاصل از کاهش داده ها

         2-1 کاهش زمان محاسبه.

        2-2 افزایش یادگیری در دقت پیشگویانه/توصیفی.

        2-3 سادگی در ارائه مدل داده کاوی.

• روش های نمونه گیری برای نمونه های بزرگ

1. نمونه گیری سیستمی.
2. نمونه گیری تصادفی.
3. نمونه گیری لایه ای.
4. نمونه گیری معکوس.

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 درSQL  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 اما وقتی که حجم داده ها بالا باشد، کاربران هر چقدرحرفه ای 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 مالی بسیار بالا است.

بنابراین میشود گفت که درحال حاضر یک تغییر الگو از مدل سازی و تحلیل های کلاسیک برپایه اصول اولیه به مدل های درحال پیشرفت و تحلیل های مربوط بطور مستقیم از داده ها وجود دارد.

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.

تعاریف داده کاوی

در متون آکادمیک تعاریف گوناگونی برای داده کاوی ارائه شده اند. در برخی از این تعاریف داده کاوی در حد ابزاری که کاربران را قادر به ارتباط مستقیم با حجم عظیم داده ها می سازد معرفی گردیده است و در برخی دیگر، تعاریف دقیقتر که درآنها به کاوش در داده ها توجه می شود موجود است.

برخی از این تعاریف عبارتند از :

1. داده کاوی عبارت است از فرایند استخراج اطلاعات معتبر، از پیش ناشناخته، قابل فهم و قابل اعتماد از پایگاه داده های بزرگ و استفاده از آن در تصمیم گیری در فعالیت های تجاری مهم.
2. فرایند نیم خودکار تجزیه و تحلیل پایگاه داده های بزرگ به منظور یافتن الگوهای مفید اطلاق می شود.
3. داده کاوی یعنی فرایند جستجو در یک پایگاه داده ها برای یافتن الگوهایی میان داده ها.
4. داده کاوی یعنی تجزیه و تحلیل مجموعه داده های قابل مشاهده برای یافتن روابط مطمئن بین داده ها.
5. داده کاوی یعنی استخراج دانش کلان ، قابل استناد و جدید از پایگاه داده ها ی بزرگ.

نکته:  همانگونه که در تعاریف گوناگون داده کاوی مشاهده می شود، تقریبا در تمامی تعاریف به مفاهیمی چون استخراج دانش ، تحلیل و یافتن الگوی بین داده ها اشاره شده است.

" داده کاوی فرآیندی است که طی آن با استفاده از ابزار های  تحلیل داده به دنبال کشف الگوها و ارتباطات میان داده های موجود که ممکن است منجر به استخراج اطلاعات جدیدی از پایگاه داده گردند، می باشد."

در داده کاوی از بخشی از به نام تحلیل اکتشافی داده ها استفاده می شود که در آن بر کشف اطلاعات نهفته و ناشناخته از درون حجم انبوه داده ها تاکید می شودبنابراین می توان گفت در داده کاوی تئوریهای پایگاه داده ها، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین وعلم آمار را در هم می آمیزند تا زمینه کاربردی فراهم شود.

باید توجه داشت که اصطلاح داده کاوی زمانی به کار برده می شود که با حجم بزرگی از داده ها در حد گیگابایت یا ترابایت، مواجه باشیم که از این نظر یکی از بزرگترین بازارهای هدف، انبارجامع داده ها، مراکز داده وسیستم های پشتیبانی تصمیم برای بدست آوردن تخصص هایی در صنایعی مثل شبکه های توزیع مویرگی، تولیدف مخابرات، بیمه و... می باشد.

نکته: در تعاریفی که از داده کاوی ارائه شد به اصطلاح "فرایند" اشاره شد. حتی در بعضی محیط های حرفه ای این نظر وجود دادرد که داده کاوی شامل انتخاب و بکارگیری ابزارهای مبتنی بر کامپیوتر برای حل مسائل فعلی و بدست آوردن یک راه حل بطور اتوماتیک و خودکار میباشد.

برای اموزش داده کاوی، باید بر مفاهیم و روش های اعمال شده برخلاف همه جاذبه های ابزارهای مبتنی بر کامپیوتر که امور رابا جزئیات ودستورات با فرمت های خاصی باید به خیلی از سوالات از جمله چگونگی طراحی واستفاده از فرایندها را پاسخ داد به جای بیان جزئیات عملی ابزار مختلف داده کاوی تکیه نمود.

چون فقط تکه هایی از متن برای نمونه در این صفحه درج شده است ممکن است هنگام انتقال از فایل اصلی به داخل سایت بعضی متون به هم بریزد یا بعضی نمادها و اشکال درج نشود، ولی در فایل دانلودی همه چیز مرتب و کامل می‌باشد.
متن کامل با فرمت word را که قابل ویرایش و کپی کردن می باشد، می توانید در ادامه تهیه و دانلود نمائید.

تحقیق درباره ارزیابی توانایی مدل های داده کاوی در پیش‌بینی قیمت سهام

اختصاصی از سورنا فایل تحقیق درباره ارزیابی توانایی مدل های داده کاوی در پیش‌بینی قیمت سهام دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل : word (قابل ویرایش) تعداد صفحات : 34 صفحه

   چکیده :

اهمیت ویژه بازار سرمایه در توسعه اقتصادی ازطریق هدایت موثرسرمایه‌ها وتخصیص بهینه منابع غیرقابل انکاراست. سرمایه‌گذاری دربازارسرمایه مستلزم تصمیم‌گیری می‌باشدکه این خودنیازمنددستیابی به اطلاعاتی درخصوص وضعیت آینده قیمت بازار سهام می‌باشد. لذادرصورتی که بتوان روندآتی بازارسهام را با روش‌های مناسب پیش‌بینی نمود،سرمایه‌گذارمی‌تواند بازده حاصل از سرمایه‌گذاری خود را بیشینه سازد .این تحقیق به بررسی دقت مدل های تخمینگربردارپشتیبان(SVR)،تخمینگرحداقل درجه (LARS)،شبکه عصبی – فازی (ANFIS)جهت پیش بینی قیمت سهام در سه سطح روزانه ،هفتگی و ماهیانه می‌پردازد .جامعه آماری این تحقیق در برگیرنده کلیه شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار در بازه زمانی 1380تا 1389می باشد که نمونه مورد بررسی شامل  10 شرکت می باشد.نتایج نشان می‌دهد که هر سه مدل قابلیت پیش بینی قیمت سهام را دارا هستند اما مدل  های تخمینگر بردار پشتیبان (SVR) و شبکه عصبی -  فازی در دو سطح داده های روزانه و هفتگی توانایی بالاتری جهت   پیش بینی قیمت سهام دارا می با‌شند.

مقدمه :

ناشناخته ‌بودن عوامل تاثیر گذار بر تغییرات قیمت سهام همواره دلیلی برای روی آوردن به پیش‌بینی قیمت سهام شرکت ‌ها است .امروزه مدیران مالی ترجیح می ‌دهند مکانیزمی در اختیار داشته باشند که بتواند آن ها را در امور تصمیم ‌گیریشان یاری نماید به همین دلیل توجه به روش های پیش‌بینی بسیار مورد توجه قرار گرفته است .

از این رو متخصصان بازارسرمایه، سالیان متمادی به مطالعه  بازار و شناسایی الگوهای مختلف برای  پیش ‌بینی پرداخته اند که برای این امر ترکیبی از تشخیص الگو و تجربه‌ی مبتنی بر مشاهده روابط علّت و معلول را بکار بسته اند. همچنین برنامه‌های نرم ‌‌‌افزاری بسیاری نیز وجود دارند که به این تصمیم‌گیری کمک  می‌کندو به عنوان موتور پیش بینی مورد استفاده قرار می گیرند. با این وجود در روندهای مالی، اغلب شرایطی بوجود می آید که قوانین را به هم  می‌ریزد وپیش بینی را توسط روشهای مذکور دشوار می سازد.

در ادبیات موضوع ، روش های پیش بینی گوناگونی وجود دارد.این تکنیک ها براساس نوع ابزار و نوع داده های مورد استفاده به چهارگروه طبقه بندی نمود :

1- روش های تحلیل فنی[1]

2- روش های تحلیل بنیادی[2]

3- روش های پیش بینی سری های زمانی کلاسیک[3]

4- روش های هوشمند[4]

تحلیل گران فنی سعی می‌کنند بر اساس  الگوهای موجود در نمودار داده‌های مربوط به بازار ،قیمت را پیش‌بینی کنند .تحلیل‌گران بنیادی ،با توجه به ارزش واقعی و ذاتی یک سهم اقدام به پیش‌بینی می‌نمایند . در پیش‌بینی با روش ‌های کلاسیک ،فرض بر این است که مقادیر آینده قیمت ،سیر خطی مقادیر گذشته را می‌پیمایند .روش های هوشمند الگوهای خطی و غیر خطی موجود در داده‌ها ی مربوط به بازار را دنبال می‌کنند تا بدین وسیله فرایند ایجاد آنها را حدس بزنند.