پاورپوینت بررسی داده کاوی (Data Mining)

پاورپوینت بررسی داده کاوی (Data Mining) در 32 اسلاید قابل ویرایش با فرمت pptx

دسته بندی	کامپیوتر و IT
فرمت فایل	pptx
حجم فایل	375 کیلو بایت
تعداد صفحات فایل	32

دریافت فایل

فروشنده فایل

کد کاربری 7466

تمام فایل ها

پاورپوینت بررسی داده کاوی (Data Mining)

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»

سابقه داده کاوی

داده کاوی و کشف دانش در پایگاه داده ها از جمله موضوع هایی هستند که همزمان با ایجاد و استفاده از پایگاه داده ها در اوایل دهه 80 برای جستجوی دانش در داده ها شکل گرفت.

شاید بتوان لوول (1983) را اولین شخصی دانست که گزارشی در مورد داده کاوی تحت عنوان « شبیه سازی فعالیت داده کاوی » ارائه نمود. همزمان با او پژوهشگران و متخصصان علوم رایانه، آمار، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و . . . نیز به پژوهش در این زمینه و زمینه های مرتبط با آن پرداخته اند.

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

داده کاویبررسی داده کاویپاورپوینت داده کاویپاورپوینت بررسی داده کاویData Miningدانلود پاورپوینت داده کاویدانلود تحقیق درمورد بررسی داده کاویداده کاوی Data Miningپژوهشمقالهجزوهتحقیقدانلود پژوهشدانلود مقالهدانلود جزوهدانلود تحقیق

نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی

امروزه داده کاوی به عنوان یکی از مهمترین مسائل هوش مصنوعی و پایگاه داده، محققان یسیاری را به خود جذب کرده است در این تحقیق ابتدا نگاه کلی بر داده کاوی، استراتژیهای داده کاوی و داریم،

دسته بندی	کامپیوتر و IT
بازدید ها	21
فرمت فایل	doc
حجم فایل	274 کیلو بایت
تعداد صفحات فایل	40

فروشنده فایل

کد کاربری 1024

تمام فایل ها

مقاله نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی

چکیده:
امروزه داده کاوی به عنوان یکی از مهمترین مسائل هوش مصنوعی و پایگاه داده، محققان یسیاری را به خود جذب کرده است. در این تحقیق ابتدا نگاه کلی بر داده کاوی، استراتژیهای داده کاوی و... داریم، سپس مسأله کشف قوانین وابستگی در پایگاه داده را به تفضیل بررسی کردیم و نگاهی به الگوریتمهای موجود برای آن داشتیم. سپس مسأله کشف قوانین وابستگی در پایگاه داده های پویا را مورد بحث قرار دادیم و الگوریتم های ارائه شده مربوطه را مطرح کردیم.


Data mining(داده کاوی)
تعریف :
داده کاوی فرآیند بکارگیری یک یا چند تکنیک آموزش کامپیوتر، برای تحلیل و استخراج داده های یک پایگاه داده می باشد.در واقع هدف داده کاوی یافتن الگوهایی در داده هاست.
دانش کسب شده از فرآیند داده کاوی بصورت مدل یا تعمیمی از داده ها نشان داده می شود.
چندین روش داده کاوی وجود دارد با این وجود همه روشها “ آموزش بر مبنای استنتاج “ را بکار می برند.
آموزش بر مبنای استنتاج، فرآیند شکل گیری تعاریف مفهوم عمومی از طریق مشاهده مثالهای خاص از مفاهیمی که آموزش داده شده اند، است.
مثال زیر نمونه ای از دانش بدست امده از طریق فرایند اموزش بر مبنای استنتاج است:
آیا تا کنون فکر کرده اید، فروشگاههای بزرگ اینترنتی در mail های خود به مشتریان از چه تبلیغاتی استفاده می کنند؟ و آیا این تبلیغات برای همه مشتریان یکسان است؟
پاسخ این است که از روی دانش کسب شده از اطلاعات خرید افراد و نتیجه گیری از این دانش، این کار را انجام می دهند.مثلا در نظر بگیرید یک قانون در پایگاه داده بصورت زیر استخراج می شود:
دقت = 80% : سیگار می خرند ^ نان می خرند کسانی که شیر می خرند
از روی این قانون فروشگاه می تواند به تمام کسانی که شیر می خرند تبلیغات سیگار و انواع نان را نیز بفرستد.همچنین این قانون در چیدن قفسه های فروشگاه نیز بی تاثیر نخواهد بود.
{شیر و نان و سیگار در قفسه های کنار هم چیده شوند}

کشف دانش در پایگاه داده 1
KDD یا کشف دانش در پایگاه داده اصطلاحی است که مکررا بجای داده کاوی بکار می رود. از نظر تکنیکی، KDD کاربردی از روشهای علمی داده کاوی است.
بعلاوه برای انجام داده کاوی فرایند KDD شامل :
1- یک روش برای تهیه داده ها و استخراج داده ها ،
2- تصمیم گیری درباره عملی که پس از داده کاوی باید انجام شود،
می باشد.

آیا داده کاوی برای حل مسائل ما مناسب است؟
تصمیم گیری در مورد اینکه آیا داده کاوی را به عنوان استراتژی حل مساله بکار ببریم یا نه، یک مساله دشوار است.
اما به عنوان نقطه شروع چهار سؤال عمومی را باید در نظر بگیریم :
1. آیا به وضوح می توانیم مساله را تعریف کنیم ؟
2. آیا بطور بالقوه داده با معنی وجود دارد ؟
3. آیا داده ها شامل “ دانش پنهان” هستند یا فقط برای هدف گزارشگری مناسبند ؟
4. آیا هزینه پردازش داده (برای داده کاوی) کمتر از سود حاصل از دانش پنهان بدست آمده از پروژه داده کاوی است ؟
یک مدل پردازش داده کاوی ساده :
در یک دید کلی ، ما می توانیم داده کاوی را به عنوان یک فرآیند چهار مرحله ای تعریف کنیم :
1. جمع آوری یک مجموعه از داده ها برای تحلیل
2. ارائه این داده ها به برنامه نرم افزاری داده کاوی
3. تفسیر نتایج
4. بکارگیری نتایج برای مساله یا موقعیتهای جدید

مقالهنگاهیداده کاویکشف قوانینوابستگیdata miningتحقیقپژوهشمقالهپروژهدانلود تحقیقدانلود پژوهشدانلود مقالهدانلود پروژه