پاورپوینت درمورد Data Mining

اختصاصی از یارا فایل پاورپوینت درمورد Data Mining دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

دسته بندی : پاورپوینت

نوع فایل :  .ppt ( قابل ویرایش و آماده پرینت )

تعداد اسلاید : 19 اسلاید

---

 قسمتی از متن .ppt : 

Data Mining

Data Mining چیست؟

Data Mining عبارت است از اقتباس یا استخراج دانش از مجموعه ای از داده ها ، به بیان دیگر ، Data Mining فرایندی است که با استفاده از تکنیکهای هوشمند، دانش را از مجموعه ای از داده ها استخراج می کند.

Data Mining از ساخت مدل های تحلیلی ، دسته بندی و پیش بینی اطلاعات و ارائه نتایج با استفاده از ابزارهای مرتبط استفاده می کند.

برای اینکه الگوریتم Data Mining بتواند عمل استخراج دانش را بخوبی انجام دهد، نیاز به یک سری پیش پردازش ها بر روی مجموعه آموزشی و یک سری پس پردازش ها بر روی الگوهای استخراج شده دارد.

مراحل Data Mining

پاک سازی داده ها: در این مرحله داده های غیر معتبر از مجموعه داده های آموزشی خارج می شوند. داده های دارای نویز، اطلاعات ناکامل و ... نمونه هایی از داده هایی هستند که با ید پاکسازی در مورد آنها انجام گردد.

یکپارچه سازی داده ها: در این مرحله، منابع چندگانه داده ای با هم ترکیب می شوند.

انتخاب داده ها : داده های مرتبط به فرایند Data Mining از سایر داده ها جدا می شود. این مبحث را می توان بخشی از فرایند کاهش اطلاعات نیز دانست.

تبدیل داده ها: داده ها به قالبی قابل استفاده برای Data Mining در می آیند. از اعمالی که در این مرحله صورت می گیرد ، می توان به خلاصه سازی و یا محاسبه مقادیر تجمعی اشاره کرد.

Data Mining: بخش اصلی فرایند که در آن با استفاده از روش ها و تکنیکهای خاص ، استخراج الگو های دانش صورت می گیرد.

ارزیابی الگوها: تشخیص الگو های صحیح مورد نظر ، از سایر الگو ها در این مرحله انجام می شود. صحت الگوها بر اساس یک سری معیار های جذابیت سنجیده می شود.

بازنمایی دانش: در این بخش به منظور ارائه دانش استخراج شده به کاربر ، از یک سری ابزارهای بصری سازی استفاده می گردد.

داده کاوی،دانلود پکیج کامل داده کاوی Data Mining

اختصاصی از یارا فایل داده کاوی،دانلود پکیج کامل داده کاوی Data Mining دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

در سال ۱۹۶۰ آماردانان اصطلاح "Data Fishing" یا "Data Dredging"به معنای "صید داده" را جهت کشف هر گونه ارتباط در حجم بسیار بزرگی از داده‌ها بدون در نظر گرفتن هیچگونه پیش فرضی بکار بردند. بعد از سی سال و با انباشته شدن داده‌ها در پایگاه داده اصطلاح داده کاوی در حدود سال ۱۹۹۰ رواج بیشتری یافت. اصطلاحات دیگری نظیر "Data Archaeology"یا "Information Harvesting" یا "Information Discovery" یا"Knowledge Extraction" نیز بکار رفته‌اند.

داده کاوی چیست؟

سازمان ها برای تصمیم گیری و برنامه ریزی به اطلاعات نیاز دارند، بخش مهمی از این اطلاعات از خود سازمان ناشی می شود، از داده های قبلی و الگوهای عملکرد سازمان استخراج می شوند، داده های خود سازمان نشان دهنده رفتار مشتریان و همکاران و بیان کننده موفقیت یا شکست سازمان در یک عمل خاص هستند.

برای استخراج اطلاعات مفید از میان انبوه حجم داده های ثبت شده باید از فن داده کاوی استفاده کرد.

داده کاوی فنی است که از میان پایگاه داده سازمان، به دنبال الگوهای پنهان در میان داده ها، ارتباط میان آنها، روند و الگوی آنها می گردد. داده کاوی از توابع و الگوریتم های پیشرفته ریاضی استفاده می کند تا ارتباط میان دو دسته از داده و امکان رخ دادن یک نتیجه را در آینده پیش بینی کند.

محتویات پکیج داده کاوی:

- این بسته شامل 34 مقاله در رابطه با داده کاوی می باشد(24 مقاله انگلیسی و 10 مقاله فارسی).
اکثر قریب به اتفاق مقالات لاتین از پایگاه های معتبری مانند science direct جمع آوری شده است.

- آموزش نرم افزار داده کاوی Weka به همراه یک نمونه فایل برای درس داده کاوی

- مقاله مروری به همراه ترجمه در رابطه با "Application of data mining techniques in customer relationship management:
A literature review and classification"

- پایان نامه فارسی در مورد "داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری"

- جزوه داده کاوی دکتر جمال شهرابی (شامل 5 فایل پاورپوینت بصورت مجزا)

- عناصر، فنون و کاربرد داده کاوی

- کتاب داده کاوی با عنوان Data Mining for Business Applications

- جزوه داده کاوی دکتر کاظمی (pdf)

- پایان نامه کارشناسی ارشد مهندسی صنایع "پیش بینی قیمت سهام با استفاده از داده کاوی و شبکه های عصبی"

- پروژه داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین,Clementine (به همراه پرسشنامه(world) و فایلهای نرم افزاری)