کاملترین مجموعه داده کاوی: استفاده از داده کاوی در دسته بندی مشتریان

اختصاصی از اینو دیدی کاملترین مجموعه داده کاوی: استفاده از داده کاوی در دسته بندی مشتریان دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

کاملترین مجموعه داده کاوی: استفاده از داده کاوی در دسته بندی مشتریان

استفاده از داده کاوی در دسته بندی مشتریان

به همراه منابع و اسلاید ها و دکیومت رود 108 صفحه ای

 مقدمه ای بر داده کاوی
 داده کاوی داده های مشتریان
دسته بندی مشتریان با روشهای موجود
 ارائه یک روش جدید برای انجام عملیات دسته بندی
مقایسه روشهای موجود و روش جدید
 تعیین تعداد بهینه مشتریان دعوتی برای یک محصول جدید
پیشنهاد یک روش جدید برای مقایسه الگوریتمهای دسته بندی مشتریان
 نتیجه گیری و اقدامات آتی

مقدمه

از زمان پیدایش علم آمار دانشمندان نیاز به کشف خصوصیات داده ها را احساس کرده بودند. با استفاده از آمار و روشهای آن در آن زمان خصوصیات داده ها از قبیل پراکندگی و تمرکز آنها بررسی می شد. با افزایش نیاز به استفاده از داده ها و درک ارزش اطلاعات ، داده ها به سرعت در حال جمع و ذخیره شدن می باشند که این سرعت همه روزه در حال زیاد شدن می باشد. به موازات سرعت زیاد ذخیره شدن داده ها ابزارهای محاسبه مکانیکی، الکتریکی و در نهایت کامپیوترها نیز بوجود آمده اند. حجم زیاد داده های ذخیره شده که معمولا  از منابع گوناگون تهیه شده بودند و بعضا دارای قالبهای متفاوتی نیز بودند سبب شد که در بعضی موارد روشهای آماری به تنهایی قادر به کشف خصوصیات داده ها نباشند. دانشمندان برای رفع این مشکل تصمیم گرفتند که از سرعت بالای کامپیوترها استفاده نمایند. همین امر سبب شد که روشهای ابتکاری دیگری علاوه بر روشهای آماری مثل شبکه های عصبی، الگوریتم ژنتیک ایجاد شود.

سه موضوع انبارش و ذخیره شدن داده ها، افزایش سرعت کامپیوترها و پیدایش الگوریتمهای جدید کار با داده ها باعث ایجاد علمی با نام داده کاوی[1] شده است.

داده کاوی عبارت است از "استخراج اطلاعات و دانش و کشف الگوهای پنهان از یک پایگاه داده های بسیار بزرگ"  ]3[ . که این الگوها و دانشها معمولا مستتر در داده        می باشند. از داده کاوی می توان برای انجام کارهایی مثل دسته بندی[2]، پیش بینی[3]، تخمین[4] و خوشه بندی[5] داده ها استفاده نمود. برای انجام این کارها تکنیکهایی توسعه یافته اند که با توجه به پیشرفت کامپیوترها و این علم همه روزه برتعداد و کیفیت این تکنیکها افزوده  می شود. تعدادی از معروفترین این تکنیکها عبارتند از: الگوریتمهای خوشه بندی[6]، شبکه های عصبی[7]، الگوریتم ژنتیک[8]، نزدیکترین همسایگی[9] و درخت تصمیم گیری[10].

ویژگیهای داده کاوی سبب شده که امروزه در تجارت و کسب و کار از آن بسیار استفاده شود. شرکتهای مخابراتی، بانکها، شرکتهای بازاریابی و تبلیغاتی و کلیه شرکتهایی که از پایگاههای داده های بزرگی برخوردار بوده و از اهمیت اطلاعات و آگاهی در بازار خبر دارند‏‏، می توانند از داده کاوی بعنوان یک ابزار بسیار قوی برای رشد و پیشرفت در بازار استفاده کنند.

یکی از زمینه های بسیار مهم تجارت که امروزه مورد توجه بسیاری قرار گرفته است مشتریان و داده های مربوط به آنهاست. سازمانها به دلیل اهمیتی که به مشتریان و اطلاعات مربوط به آنها می دهند با سرعت زیادی در حال ذخیره سازی  و استفاده از   داده های مربوط به مشتریان خود هستند. همین امر سبب شده تا علم داده کاوی خود را بیشتر درتحلیل داده های مشتریان نمایان سازد.

[1]  Data Mining

[2]  Classification

[3]  Prediction

[4]  Estimation

[5]  Clustering

[6]  Cluster Detection Algorithm

[7]  Neural Networks

[8]  Genetic Algorithm

[9]  Nearest Neighboring

[10]  Decision Tree

دانلود تحقیق تکنیکهای داده کاوی و متدلوژی آن

اختصاصی از اینو دیدی دانلود تحقیق تکنیکهای داده کاوی و متدلوژی آن دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

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 شده و همچنین تعداد پایگاه داده ها با سرعت بیشتری رشد نمود. این در حالی است که تعداد متخصصین تحلیل داده ها با این سرعت رشد نکرد. حتی اگر چنین امری اتفاق می افتاد، بسیاری از پایگاه داده ها چنان گسترش یافته‌اند که شامل چندصد میلیون یا چندصد میلیارد رکورد ثبت شده هستند.امکان تحلیل و استخراج اطلاعات با روش های معمول آماری از دل انبوه داده ها مستلزم چند روز کار با رایانه های موجود است.[3]

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.

این واقعیت، 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.

هم اکنون در هر کشور، سازمان، شرکت و غیره برای امور بازرگانی، پرسنلی، آموزشی، آماری و غیره پایگاه داده ها ایجاد یا خریداری شده است. به طوری که این پایگاه داده ها برای مدیران، برنامه ریزان، پژوهشگران جهت، تصمیم گیری های راهبردی، تهیه گزارش های مختلف، توصیف وضعیت جاری خود و سایر اهداف می تواند مفید باشد. بسیاری از این داده ها از نرم افزارهای تجاری، مثل کاربردهای مالی، ERPها، CRMها و web log ها، می آیند. نتیجه این جمع آوری داده ها این می‌شود که در سازمانها، داده ها غنی ولی دانش ضعیف، است. جمع آوری داده ها، بسیار انبوه می‌شود و بسرعت اندازه آن افزایش می یابد و استفاده عملی از داده ها را محدود می سازد.[2]

داده‌کاوی استخراج و تحلیل مقدار زیادی داده بمنظور کشف قوانین و الگوهای معنی دار در آنهاست. هدف اصلی داده کاوی، استخراج الگوهایی از داده ها، افزایش ارزش اصلی آنها و انتقال داده ها بصورت دانش است.

داده‌کاوی، بهمراه OLAP، گزارشگری تشکیلات اقتصادی(Enterprise reporting) و ETL، یک عضو کلیدی در خانواده محصول Business Intelligence(BI)، است.[2]

حوزه‌های مختلفی وجود دارد که در آنها حجم بسیاری از داده در پایگاه‌داده‌های متمرکز یا توزیع شده ذخیره می‌شود. برخی از آنها به قرار زیر هستند: [6]

• کتابخانه دیجیتال: یک مجموعه سازماندهی شده از اطلاعات دیجیتال که بصورت متن در پایگاه‌داده‌های بزرگی ذخیره می شوند.
• آرشیو تصویر: شامل پایگاه‌داده بزرگی از تصاویر به شکل خام یا فشرده.
• اطلاعات زیستی: بدن هر انسانی از 50 تا 100 هزار نوع ژن یا پروتئین مختلف ساخته شده است. اطلاعات زیستی شامل تحلیل و تفسیر این حجم عظیم داده ذخیره شده در پایگاه‌داده بزرگی از ژنهاست.
• تصاویر پزشکی: روزانه حجم وسیعی از داده‌های پزشکی به شکل تصاویر دیجیتال تولید می‌شوند، مانند EKG، MRI، ACT، SCAN و غیره. اینها در پایگاه‌داده‌های بزرگی در سیستم‌های مدیریت پزشکی ذخیره می شوند.
• مراقبت‌های پزشکی: بجز اطلاعات بالا، یکسری اطلاعات پزشکی دیگری نیز روزانه ذخیره می‌شود مانند سوابق پزشکی بیماران، اطلاعات بیمه درمانی، اطلاعات بیماران خاص و غیره.
• اطلاعات مالی و سرمایه‌گذاری: این اطلاعات دامنه بزرگی از داده‌ها هستند که برای داده‌کاوی بسیار مطلوب می‌باشند. از این قبیل داده‌ها می‌توان از داده‌های مربوط به سهام، امور بانکی، اطلاعات وام‌ها، کارت‌های اعتباری، اطلاعات کارت‌های ATM، و کشف کلاه‌برداری‌ها می باشد.
• ساخت و تولید: حجم زیادی از این داده‌ها روزانه به اشکال مختلفی در کارخانه‌ها تولید می‌شود. ذخیره و دسترسی کارا به این داده‌ها و تحلیل آنها برای صنعت تولید بسیار بااهمیت است.
• کسب و کار و بازاریابی: داده‌ لازم است برای پیش‌بینی فروش، طراحی کسب و کار، رفتار بازرایابی، و غیره.
• شبکه راه‌دور: انواع مختلفی از داده‌ها در این صنعت تولید و ذخیره می شوند. آنها برای تحلیل الگوهای مکالمات، دنبال کردن تماس‌ها، مدیریت شبکه، کنترل تراکم، کنترل خطا و غیره، استفاده می‌شوند.
• حوزه علوم: این حوزه شامل مشاهدات نجومی، داده زیستی، داده ژنومیک، و غیره است.
• WWW: یک حجم وسیع از انواع مختلف داده که در هر جایی از اینترنت پخش شده‌اند.

در بیشتر این حوزه‌ها، تحلیل داده‌ها یک روال دستی بود. یک تحلیلگر کسی بود که با داده‌ها بسیار آشنا بود و با کمک روش‌های آماری، خلاصه‌هایی تهیه و گزارشاتی را تولید می‌کرد. در یک حالت پیشرفته‌تر، از یک پردازنده پیچیده پرسش استفاده می‌شد. اما این روش‌ها با افزایش حجم داده‌ها کاملا بلااستفاده شدند.

مقدمه    4
عناصر داده کاوی    10
پردازش تحلیلی پیوسته:    11
قوانین وابستگی:    12
شبکه های عصبی :    12
الگوریتم ژنتیکی:    12
نرم افزار    13
کاربردهای داده کاوی    13
داده کاوی  و کاربرد آن در کسب و کار هوشمند بانک    15
داده کاوی درمدیریت ارتباط بامشتری    16
کاربردهای داده کاوی در کتابخانه ها و محیط های دانشگاهی    17
مدیریت موسسات دانشگاهی    19
داده کاوی آماری و مدیریت بهینه وب سایت ها    21
داده کاوی در مقابل پایگاه داده   Data Mining vs database    22
ابزارهای تجاری داده کاوی    23
منابع اطلاعاتی مورد استفاده    24
انبار داده    24
مسائل کسب و کار برای دادهکاوی    26
چرخه تعالی داده کاوی چیست؟    27
متدلوژی داده‌کاوی و بهترین تمرینهای آن    31
یادگیری چیزهایی که درست نیستند    32
الگوهایی که ممکن است هیچ قانون اصولی را ارائه نکنند    33
چیدمان مدل ممکن است بازتاب دهنده جمعیت وابسته نباشد    34
ممکن است داده در سطح اشتباهی از جزئیات باشد    35
یادگیری چیزهایی که درست ولی بلااستفادهاند    37
مدل‌ها، پروفایلسازی، و پیش‌بینی    38
پیش بینی    41
متدلوژی    42
مرحله 1: تبدیل مسئله کسب و کار به مسئله داده‌کاوی    43
مرحله 2: انتخاب داده مناسب    45
مرحله سوم: پیش به سوی شناخت داده    48
مرحله چهارم: ساختن یک مجموعه مدل    49
مرحله پنجم: تثبیت مسئله با داده‌ها    52
مرحله ششم: تبدیل داده برای آوردن اطلاعات به سطح    54
مرحله هفتم: ساختن مدلها    56
مرحله هشتم: ارزیابی مدل ها    57
مرحله نهم: استقرار مدل ها    61
مرحله 10: ارزیابی نتایج    61
مرحله یازدهم: شروع دوباره    61
وظایف دادهکاوی    62
1- دستهبندی    62
2- خوشه‌بندی    62
3- تخمین    63
4- وابستگی    65
5- رگرسیون    66
6- پیشگویی    67
7- تحلیل توالی    67
8- تحلیل انحراف    68
9- نمایه‌سازی    69
منابع    70

نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی

اختصاصی از اینو دیدی نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

متن کاوی متون فارسی در راستای طبقه بندی آن

اختصاصی از اینو دیدی متن کاوی متون فارسی در راستای طبقه بندی آن دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

چکیده
امروزه با افزایش روز افزون حجم اطلاعات متنی، وجود روشهای طبقه بندی متون ضروری به نظر میرسد. همچنین با رشد فزاینده ی منابع متنی فارسی این مهم بیشتر احساس میشود هرچند که هنوز کارهای صورت گرفته مخصوصاً در زمینهی طبقه بندی متون فارسی به گستردگی لاتینی، چینی و غیره نیست. در این مقاله مروری کلی بر روشهای استخراج ویژگی و انواع روشهای طبقه بندی صورت گرفته و در نهایت نتایج حاصل از دو طبقه بند بیزین ساده و ماشین بردار پشتیبان با هم مقایسه میشوند. نتایج حاصل از آزمایشات صورت گرفته حاکی از این است که طبقه بندی کننده ی ماشین بردار پشتیبان از عملکرد بهتری برخوردار است.
واژه های کلیدی طبقه بندی متون، بردار ویژگی، ماشین بردار پشتیبان، متن کاوی.

گزارش کارآموزی کامپیوتر-داده کاوی

اختصاصی از اینو دیدی گزارش کارآموزی کامپیوتر-داده کاوی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

گزارش کار آموزی رشته کامپیوتر درباره داده کاوی در قالب فایل ورد در 54 صفحه
فصل اول :
1-1مقدمه
2-1.تاریخچه داده کاوی
3-1.سابقه داده کاوی
4-1.تعاریف داده کاوی
فصل دوم:
1-2.مفهوم داده کاوی
2-2.فرآیند داده‌کاوی
3-2.پایه های یک فرآیند داده کاوی
4-2.نرم‌افزارهای داده‌کاوی
5-2.اطلاعات مورد نیاز برای عملیات Data Mining
6-2.روشهای مختلف Data Mining
7-2.کاربردهای داده کاوی
8-2.از دیگرکاربرد های داده کاوی
9-2.عمل داده کاوی از یکپایگاه داده به چند مرحله مشخص تقسیم می شود
10-2.داده‌کاوی و مدیریت دانش
11-2. فعالیتهای داده کاوی
فصل سوم:
1-3.مزایای داده کاوی
2-3.فواید و نقش داده کاوی در فعالیت شرکتها
3-3.اساس داده کاوی
4-3.محدودیت ها
5-3.روش داده کاوی
6-3.مراحل اصلی داده کاوی
7-3.از دیگر مراحل داده کاوی
8-3.تکنیکها و عملیات کاوشداده




فصل چهارم:
1-4.وظایف داده کاوی
2-4.انتخاب یک سیستم داده کاوی
3-4.چهار عمل اصلی در داده کاوی
4-4.قابلیتهای DataMining
5-4.داده کاوی , آمار و یادگیری ماشین
6-4.تکنولوژی ها ی مرتبط با داده کاوی
7-4.زیربنای داده کاوی
8-4.روشهای داده کاوی
9-4.داده کاوی موفق
10-4.سلسله مراتبی از انتخاب ها
11-4. طبقه بندی
فصل پنجم:
1-5.مدلها و الگوریتمهای داده کاوی
2-5.پروتکل کنترل نتیجه
‌3-5.مزایا و معایب‌
4-5.نفوذ به روش beyondsemihonest
5-5.زمینه‌های موجود برای بررسی بیشتر
6-5.نیازمندی‌های یک سیستم برای رعایت اصول حریم شخصی
7-5.ارزیابی حریم شخصی
8-5.شناسایی بی‌نظمی‌ها (anomaly)
9-5.مشکلات سیستم های Data Mining
10-5.جمع بندی و نتیجه گیری
منابع