پایان نامه کارشناسی با موضوع داده کاوی،مفاهیم و کاربرد

اختصاصی از یاری فایل پایان نامه کارشناسی با موضوع داده کاوی،مفاهیم و کاربرد دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پایان نامه کارشناسی با موضوع داده کاوی،مفاهیم و کاربرد
100 صفحه WORD
چکیده
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 را پردازش کردواطلاعات حاصل از این پردازش را در اختیار کاربران قرار داد .
با استفاده از 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 اما 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 .
...............
مقدمه
فصل اول – مفاهیم داده کاوی
مدیریت ذخیره سازی و دستیابی اطلاعات
ساختار بانک اطلاعاتی سازمان
داده کاوی (Data Mining)
مفاهیم پایه در داده کاوی
تعریف داده کاوی
مراحل فرایند کشف دانش از پایگاه داده ها
الگوریتم های داده کاوی
آماده سازی داده برای مدل سازی
درک قلمرو
ابزارهای تجاری داده کاوی Tools DM Commercial
منابع اطلاعاتی مورد استفاده
محدودیت های داده کاوی
حفاظت از حریم شخصی در سیستم‌های داده‌کاوی
فصل دوم : کاربردهای داده کاوی
کاربرد داده کاوی در کسب و کار هوشمند بانک
داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری
کاربردهای داده کاوی در کتابخانه ها و محیط های دانشگاهی
داده کاوی و مدیریت موسسات دانشگاهی
داده کاوی و مدیریت بهینه وب سایت ها
داده‌کاوی و مدیریت دانش
کاربرد داده‌کاوی در آموزش عالی
فصل سوم – بررسی موردی۱: وب کاوی
معماری وب کاوی
مشکلات و محدودیت های وب کاوی در سایت های فارسی زبان
محتوا کاوی وب
فصل چهارم – بررسی موردی
داده کاوی در شهر الکترونیک
زمینه دادهکاوی در شهر الکترونیک
کاربردهای داده کاوی در شهر الکترونیک
چالشهای داده کاوی در شهر الکترونیک
مراجع و ماخذ

تحقیق درباره بررسی و ارزیابی مفاهیم پایگاه های داده

اختصاصی از یاری فایل تحقیق درباره بررسی و ارزیابی مفاهیم پایگاه های داده دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل : word (قابل ویرایش) تعداد صفحات : 22 صفحه

مقدمه:

پیشرفت سریع علم کامپیوتر و کاربرد وسیعی که این تکنولوژی در کلیه امور زندگی بشر دارد از یک سو و حجم زیاد اطلاعات و نیاز بشر به سرعت،دقت و انسجام اطلاعات از سوی دیگر ،موجب گردید تا اینجا بانک های اطلاعاتی به عنوان یکی از موضوعات مهم و اساسی جامعه بشری مطرح شود. بانک اطلاعاتی با ساختار خاص خود،ذخیره ساختن اطلاعات را براحتی ممکن ساخته و کاربران مجاز نیز به سادگی به اطلاعات دسترسی می یابند. سعی داریم شما را با مفهوم بانک اطلاعاتی،سیستم مدیریت بانک اطلاعاتی و فواید استفاده از این سیستمها آشنا سازیم.

داده ( Data ) و اطلاعات (‌ Information )
دو اصطلاح داده و اطلاعات که بیشتر اوقات به جای یکدیگر برده می شوند در سیستمهای اطلاعاتی مفاهیم متفاوتی دارند. داده ها در این سیستمهای اطلاعاتی عبارتند از : کلمات و ارزشهای واقعی که از طریق مشاهده و تحقیق بدست می آیند در حالی که اطلاعات داده های پردازش شده می باشند که برای گیرنده قابل درک بوده و با دانستن آن شروع به تصمیم گیری می کند. به عبارت دیگر داده نمودی از وقایع، معلومات،رخدادها ،پدیده ها و مفاهیم می باشد در حالیکه اطلاعات تکوین و پردازش یا تفسیر داده بوده و شامل خواص ارتباط دهندگی و انتقال دهندگی می باشد.

موجودیت ( Entity )
موجودیت مصداق کلی هر پدیده،فرد یا شی ء یا مفهومی است که می خواهیم در مورد آن اطلاعاتی داشته باشیم به عنوان مثال اگر در نظر داریم یک سیستم پایگاه داده برای یک دبیرستان پیاده سازی کنیم مواردی چون دانش آموزان ، دبیران، دروس ،کلاسها و .... جزء موجودیت های سیستم بشمار می روند.

صفت خاصه ( Attribute )
هر موجودیت از یکسری صفات تشکیل شده است که دارای مقادیر واقعی هستند و به عباراتی وجه تمایز یک موجودیت از موجودیت دیگر بشمار می رود. به عنوان مثال در سیستم دانشگاه اگر موجودیت دانشجو را در نظر بگیریم می توانیم صفات خاصه: نام ،نام خنوادگی،سن،سال تولد،رشته تحصیلی،سال ورود و ... را برگزینیم و یا برای موجودیت درس: نوع موجودیت: درس صفات خاصه: کد درس،نام درس، تعداد واحد ‎ایجاد سیستم خودکار ذخیره و بازیابی داده ها دو روش کلی برای ذخیره ساختن و بازیابی خودکار داده ها وجود دارد:
1-روش استفاده از سیستمهای اطلاعاتی ساده یا روش غیر بانک اطلاعاتی
2-روش استفاده از بانکهای اطلاعاتی

ادامه...

پاورپوینت نگاشت تراکنشهای پایگاه داده شی گرا به تراکنشهای رابطه ای

اختصاصی از یاری فایل پاورپوینت نگاشت تراکنشهای پایگاه داده شی گرا به تراکنشهای رابطه ای دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل : power point (قابل ویرایش) تعداد اسلاید : 17 اسلاید

 نگاشت

 

هدف اصلی یافتن یک استراتژی مناسب و کارا برای نگاهداری داده های اشیاء است. این کار شامل ذخیره کردن صفات و رابطه های بین اشیاء از جمله رابطه ارث بری میان اشیاء است.

پیاده سازی نگاشت

یکسان ساختن کارایی

 

ایده اصلی :

nهر صفت از یک شئ به صفر یا چند ستون در پایگاه داده رابطه ای تبدیل می شود

qبه عنوان مثال صفت میانگین نمرات در یک شئ Student ممکن است فقط در برنامه استفاده شود در حالی که نیازی به ذخیره سازی مقدار آن در پایگاه داده نیست چراکه از روی مقادیر باقی صفات قابل محاسبه می باشد

n ابتدا هر کلاس را به یک جدول نگاشت کرده و سپس سایر بهینه سازی ها را انجام می دهد.

 

ادامه...

پایانامه امنیت پایگاه‌ داده

اختصاصی از یاری فایل پایانامه امنیت پایگاه‌ داده دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

شلینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*

 

فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

 

تعداد صفحه:98

فهرست و توضیحات:

فصل 1   کلیات.. 3

فصل 2   امنیت کلاسیک.. 6

2-1 مقدمه.. 6

2-2 امنیت پایگاه‌ داده.. 7

2-3 تهدید امنیت در پایگاه داده.. 7

2-4 کنترل امنیت پایگاه داده.. 8

2-4-1 کنترل انتشار.. 8

2-4-2 کنترل استنباط.. 8

2-4-3 کنترل دسترسی.. 9

2-4-3-1 ارتباط کنترل دسترسی با سایر سرویس‌های امنیتی.. 12

2-4-3-2 ماتریس دسترسی.. 14

2-4-3-3 سیاست‌های کنترل دسترسی.. 15

2-4-3-3-1 سیاست تشخیص.. 16

2-4-3-3-2 سیاست اجباری.. 18

2-4-3-3-3 سیاست مبتنی بر نقش.. 22

2-5 مدیریت تفویض اختیار.. 24

2-6 جمع‌بندی.. 25

فصل سوم   بررسی امنیت در نرم‌ افزار SQLServer2005. 26

3-1 مقدمه.. 26

3-2 هویت شناسی.. 27

3-2-1 مد هویت شناسی ویندوزی (WAM).. 27

3-2-2 مد ترکیبی (MM).. 28

3-3 Logins. 30

3-3-1 Login‌های ویندوز و کاربران پایگاه‌داده.. 30

3-3-1-1 ایجاد گروه در ویندوز.. 30

3-3-1-2 ارتباط گروه‌های ویندوز با کاربران SQLServer با استفاده از GUI. 32

3-3-1-3 ارتباط گروه‌های ویندوز با کاربران SQLServer با استفاده از کد‌های T-SQL.. 36

3-3-2 Login‌های سرویس دهنده و کاربران پایگاه‌داده.. 38

3-3-2-1 ایجاد Login در سطح سرویس دهنده با استفاده از GUI  38

3-3-2-2 ایجاد Login در سطح سرویس دهنده با استفاده از کد T-SQL   40

3-3-3 Sa Login. 40

3-4 کنترل دسترسی(Access Control).. 41

3-5 نقش‌ها.. 42

3-5-1 نقش‌های ثابت سرویس دهنده (FSR).. 42

3-5-2 نقش‌های پایگاه‌داده‌ای (DBR).. 44

3-5-3 نقش‌های برنامه‌ای (APR).. 50

3-6 شِما.. 53

3-7 Principal 55

3-8 Securable. 56

3-9 Permission. 57

3-10 رمز نگاری.. 60

3-10-1 رمزنگاری با استفاده از کلمه عبور کاربر.. 61

3-10-2 رمزنگاری کلید متقارن.. 62

3-10-3 رمزنگاری کلید نامتقارن.. 63

3-10-4 رمزنگاری با استفاده از گواهینامه.. 64

3-11 جمع بندی.. 66

فصل چهارم   طراحی سیستم پرسنلی.. 67

4-1 مقدمه.. 67

4-2 UseCase. 68

4-2-1 شرح UseCase. 68

4-3 نمودار توالی.. 70

4-4 Class Diagram.. 74

4-5 واژه‌نامه داده‌ای.. 74

فصل پنجم   معرفی نرم افزار و بررسی موانع هنگام برنامه نویسی   76

5-1 مقدمه.. 76

5-2 رشته ارتباط.. 77

5-3 ارتباط برنامه با نقش برنامه‌ای(APR).. 78

5-4 معرفی فرم پرسنل.. 83

5-5 رمز نمودن اطلاعات.. 87

5-6 کار با استثناها.. 88

5-7 جمع بندی.. 92

فصل ششم   نتیجه‌گیری و راهکارهای آینده.. 93

منابع و ماخذ.. 95

امنیت اطلاعات یکی از مهمترین مفاهیم ،از آغاز زندگی بشر تاکنون بوده است. انسان‌های ادوار گذشته از اهمیت این موضوع مطلع بودند و بسیاری از شکست‌های انسان‌های گذشته در جنگ‌ها فاش شدن اطلاعات مهم و سری بوده است. در ضمن آنها اطلاعات حساس را به رمز تبدیل کرده و برای رد و بدل کردن این اطلاعات از زبان رمزی استفاده می‌کردند.

با پیشرفت علم و جوامع بشری اهمیت این موضوع بیش از پیش آشکار شده و فاش شدن اطلاعات نظامی و یا سیاسی ممکن است منجر به نابودی یک جامعه بیانجامد. سرقت‌های میلیاردی که گاها از بانک‌ها می‌شود مثالی دیگر از اهمیت این موضوع است.

برای امن کردن جامعه مدرن باید از امکانات مدرن نیز استفاده شود زیرا سارقان اطلاعات از امکانات پیشرفته برای دستیابی به اطلاعات استفاده می‌کنند. در این پایان نامه به بررسی امنیت در محیط پایگاه داده می‌پردازیم. این محیط بر مشکلاتی نظیر افزونگی داده و ناسازگاری داده که در سیستم فایل مشکل ساز بوده ، فائق آمده و با به اشتراک گذاشتن داده‌ها ، امکان استفاده بیشتر از اطلاعات را مهیْا ساخته است. در این محیط امکان مدیریت تعداد زیادی کاربر تعبیه شده است. کاربر زیاد مساوی است با درد سر زیاد ! ممکن است کاربری عمدی یا غیر عمدی به داده های محرمانه دست یابد و سیستم را مختل سازد. برای تامین امنیت در چنین محیط‌هایی که همواره با پیچیدگی‌های زیادی نیز برخوردار است لازم است در ابتدا موضوع امنیت را بصورت کلاسیک بررسی کنیم. آشنایی با مفاهیمی همچون تهدید ، صحت داده و انتشار داده ، ما را در شناخت مدل‌های امنیت یاری می‌کند. تامین امنیت در پایگاه داده با شناسایی تهدید آغاز می‌شود. از دیگر واژه‌های مهم در این موضوع کنترل دسترسی است. هدف کنترل دسترسی محدود کردن فعالیت‌هایی است که کاربر مجاز می‌تواند بر روی سیستم‌های کامپیوتری انجام دهد. کنترل دسترسی شامل سیاست‌های مختلفی است. سیاست‌های تشخیص ، اجباری و مبتنی بر نقش از آن جمله هستند. این سیاست‌ها هر یک با اعمال محدودیتی خاص دسترسی کاربر را محدودتر می‌کنند و در تناقض با یکدیگر نیستند ،به عبارت دیگر جهت حرکت همه آنها یکی است.      

پایان نامه بررسی ومطالعه ی کامل داده کاوی و داده کاوی با SQL SERVER2005 پیاده سازی آن روی بانک اطلاعات(همراه با عکس)

اختصاصی از یاری فایل پایان نامه بررسی ومطالعه ی کامل داده کاوی و داده کاوی با SQL SERVER2005 پیاده سازی آن روی بانک اطلاعات(همراه با عکس) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل:word  (قابل ویرایش)

تعداد صفحات :236

فهرست مطالب :

چکیده
پیاده سازی آن روی بانک اطلاعاتی دانشگاه آزاد قوچان
مقدمه ای بر داده کاوی 
1-2-عامل مسبب پیدایش داده کاوی 
-3-داده کاوی و مفهوم اکتشاف دانش (K.D.D) 
- پاکسازی داده ها 
2-یکپارچه سازی داده ها 
3-انتخاب داده ها 
1-3-1-تعریف داده کاوی 
1-3-3- قابلیت های داده کاوی
1-3-4-چه نوع داده‌هایی مورد کاوش قرار می گیرند؟ 
• فایلهای ساده (FLAT FILES):
• پایگاههای داده ای رابطه ای(RDBMS): 
1-4- وظایف داده کاوی 
1-4-3-1-1- کشف تقسیمات 
1-4-3-1-2- دسته بندی با درخت تصمیم
1-4-3-1-4- نحوه‌ی هرس کردن درخت
1-4-3-1-3- انواع درخت‌های تصمیم
1-4-3-3-1 تئوری بیز 
1-4-3-3-2 -دسته بندی ساده بیزی
یک مثال در توضیح طبقه بندی ساده بیزی 
1-4-4- ارزیابی روش‌های کلاس‌بندی
-2-4-1پیش بینی 
1-4-3-انواع روش‌های پیش بینی 
1-4-3-1- رگرسیون
1-4-3-1 -1- رگرسیون خطی
1-4-3-1-2- رگرسیون منطقی
1-4-3- خوشه بندی
1-4-3-1- تعریف فرآیند خوشه‌بندی

1-4-3-2- کیفیت خوشه‌بندی
1-4-3-3- روش ها و الگوریتم‌های خوشه‌بندی
1-4-3-3-1- روش های سلسله‌مراتبی ‌
1-4-3-3-2- الگوریتم‌های تفکیک
1-4-3-3-3- روش‌های متکی برچگالی 
1-4-4- تخمین
1-4-3-3-5- روش‌‌های متکی بر مدل 
1-6-قوانین انجمنی
1-6-3- اصول استقرا در کاوش قوانین انجمنی
1-6-4- الگوریتم Apriori
1-7-3-1- جستجو و بازیابی
1-7-3-2- گروه بندی و طبقه بندی داده
1-7-3-3- خلاصه سازی
1-7-3-4- روابط میان مفاهیم
1-7-3-5- یافتن و تحلیل ترند ها
1-7-3-5- برچسب زدن نحوی (POS)
1-6-2-7- ایجاد تزاروس و آنتولوژی به صورت اتوماتیک 
1-8-تصویر کاوی 
1-2-مقدمه
2-2- اصول الگوریتم ژنتیک 
2-2-1-1-3- کدگذاری درختی 
2-2-2- ارزیابی2
2-2-3-انتخاب 
2-2-3-2- انتخاب رتبه ای 
2-2-4- عملگرهای تغییر
2-2-3-4-نخبه گزینی 
2-2-4-1-عملگر Crossover
2-2-4-3-احتمال Crossover و جهش
2-2-6-دیگر پارامترها
2-4-مزایای الگوریتم های ژنتیک
2-5- محدودیت های الگوریتم های ژنتیک
شبکه های عصبی 
فصل سوم
3-1-چرا از شبکه های عصبی استفاده می کنیم؟ 
3-3-نحوه عملکرد مغز 
3-4-مدل ریاضی نرون
3-5- آموزش شبکه‌های عصبی 
3-6-کاربرد های شبکه های عصبی
فصل چهارم
محاسبات نرم
4-2-2-مجموعه های فازی
4-2-3-نقش مجموعه¬های فازی در داده¬کاوی
4-2-3-1- خوشه بندی 
4-2-4- الگوریتم ژنتیک
4-2-5-نقش الگوریتم ژنتیک در داده کاوی
5-1- نحوه ی انتخاب ابزارداده کاوی 
5-3- چگونه می توان بهترین ابزار را انتخاب کرد؟ 
منابع وماخذ
مقدمه ای بر داده کاوی 
1-1-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 را پردازش کرد و اطلاعات حاصل از این پردازش را در اختیار کاربران قرار داد .با استفاده از 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 خیلی 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 شوند ، 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 روش ها 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 .
1-2-عامل مسبب پیدایش داده کاوی 
اصلی ترین دلیلی که باعث شده داده کاوی کانون توجهات در صنعت اطلاعات قرار بگیرد، مساله در دسترس بودن حجم وسیعی از داده ها و نیاز شدید به اینکه از این داده ها, اطلاعات و دانش سودمند استخراج کنیم. اطلاعات و دانش بدست آمده در کاربردهای وسیعی مورد استفاده قرار می گیرد.
داده کاوی را می توان حاصل سیر تکاملی طبیعی تکنولوژی اطلاعات دانست، که این سیر تکاملی ناشی از یک سیر تکاملی در صنعت پایگاه داده می باشد، نظیر عملیات جمع آوری داده ها وایجاد پایگاه داده، مدیریت داده و تحلیل و فهم داده ها. 
تکامل تکنولوژی پایگاه داده و استفاده فراوان آن در کاربردهای مختلف سبب جمع آوری حجم فراوانی داده شده است. این داده های فراوان باعث ایجاد نیاز برای ابزارهای قدرتمند برای تحلیل داده ها گشته، زیرا در حال حاضر به لحاظ داده ثروتمند هستیم ولی دچار کمبود اطلاعات می باشیم. 
ابزارهای داده کاوی داده ها را آنالیز می کنند و الگوهای داده ها را کشف می کنند که می توان از آن در کاربردهایی نظیر تعیین استراتژی برای کسب و کار، پایگاه دانش و تحقیقات علمی و پزشکی، استفاده کرد. شکاف موجود بین داده ها و اطلاعات سبب ایجاد نیاز برای ابزارهای داده کاوی شده است تا داده های بی ارزش را به دانشی ارزشمند تبدیل کنیم . 
-3-داده کاوی و مفهوم اکتشاف دانش (K.D.D) 
با حجم عظیم داده های ذخیره شده در فایلها، بانکهای اطلاعاتی و سایر بانک های داده ای، توسعه ی ابزارهایی برای تحلیل و شاید تفسیر چنین داده هایی و برای استخراج علوم شگفت انگیزی که می توانند در تصمیم گیری مفید باشند، امری بسیار مهم و ضروری است. داده کاوی با عنوان کشف دانش در پایگاه های داده (KDD) شناخته می‌شود. کشف علومی که قبلا ناشناخته بوده‌اند و اطلاعاتی که در بانکهای اطلاعاتی موجود بوده و ذاتا بالقوه و مفید هستند.
با وجود آنکه داده کاوی و کشف دانش در پایگاه‌های داده مترادف همدیگر هستند، ولی در اصل، داده کاوی ذاتاً بخشی و تنها قسمتی جزئی از فرآیند کشف دانش است. فرآیند کشف دانش در بر گیرنده ی چندین مرحله می باشد که از اطلاعات خام، گونه هایی از علوم جدید را بدست می دهد. مراحل کشف دانش به قرار زیر است:
1- پاکسازی داده ها : در این فاز داده های اضافی و نامربوط از مجموعه داده ها حذف می شوند.(داده های ناکامل) [2]
2-یکپارچه سازی داده ها : چندین منبع داده ترکیب می شوند،
3-انتخاب داده ها : انبار داده ها شامل انواع مختلف و گوناگونی از داده ها است که همه آنها در داده کاوی مورد نیاز نیستند . برای فرایند داده کاوی باید داده ها ی مورد نیاز انتخاب شوند . به عنوان مثال در یک پایگاه داده های مربوط به سیستم فروشگاهی ، اطلاعاتی در مورد خرید مشتریان ، خصوصیات آماری آنها ، تامین کنندگان ، خرید ، حسابداری و ... وجود دارند . برای تعیین نحوه چیدن قفسه ها تنها به داده ها یی در مورد خرید مشتریان و خصوصیات آماری آنها نیاز است . حتی در مواردی نیاز به کاوش در تمام محتویات پایگاه نیست بلکه ممکن است به منظور کاهش هزینه عملیات ، نمونه هایی از عناصر انتخاب و کاوش شوند . 
4-تبدیل داده ها : هنگامی که داده های مورد نیاز انتخاب شدند و داده های مورد کاوش مشخص گردیدند، معمولا به تبدیلات خاصی روی داده ها نیاز است. نوع تبدیل به عملیات و تکنیک داده کاوی مورد استفاده بستگی دارد، تبدیلاتی ساده همچون تبدیل نوع داده ای به نوع دیگر تا تبدیلات پیچیده تر همچون تعریف صفات جدید با انجام عملیاتهای ریاضی و منطقی روی صفات موجود.
5-داده کاوی : بخش اصلی فرایند ، که در آن با استفاده از روش ها و تکنیک های خاص ، استخراج الگو های مفید ، دانش استخراج می شود. 
6-زیابی الگو : مشخص کردن الگوهای صحیح و مورد نظر به وسیله معیارهای اندازه گیری.
7-زنمایی دانش : در این بخش به منظور ارائه دانش استخراج شده به کاربر ، از یک سری ابزارهای بصری سازی استفاده می گردد.

1-3-1-تعریف 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. برخی از این تعاریف عبارتند از :
• داده کاوی عبارت است از فرایند استخراج اطلاعات معتبر ، از پیش ناشناخته قابل فهم و قابل اعتماد از پایگاه داده های بزرگ که شامل بهره گیری از بزارهای آنالیز داده ها، برای کشف الگوهای موجود و روابط ناشناخته‌ی میان داده ها در حجمی وسیع می باشد. و استفاده از آن درتصمیم گیری فعالیتهای تجاری مهم. 
• اصطلاح داده کاوی به فرایند نیم خودکار تجزیه و تحلیل پایگاه داده های بزرگ به منظور یافتن الگوهای مفید اطلاق می شود [3]. 
• داده کاوی یعنی جستجو در یک پایگاه داده ها برای یافتن الگوهایی میان داده ها [4].
• داده کاوی یعنی استخراج دانش کلان ، قابل استناد و جدید از پایگاه داده ها ی بزرگ .
• داده کاوی یعنی تجزیه و تحلیل مجموعه داده های قابل مشاهده برای یافتن روابط مطمئن بین داده ها .
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 .
1-3-3- قابلیت های داده کاوی
باید توجه داشته باشید که داده کاوی یک ابزار جادویی نیست که بتواند در پایگاه داده شما به دنبال الگوهای جالب بگردد و اگر به الگویی جدیدی برخورد کرد آن را به شما اعلام کند بله صرفا الگوها و روابط بین داده ها را به شما اعلام می کند بدون توجه به ارزش آنها. بنابراین الگوهایی که به این وسیله کشف می شوند باید با جهان واقع تطابق داشته باشند.[5] 
1-3-4-چه نوع داده‌هایی مورد کاوش قرار می گیرند؟ 
در اصل داده کاوی مختص یک رسانه یا داده‌ی خاص نیست و باید از قابلیت اجرا بر روی هر نوع داده ای برخوردار باشد، اگر چه الگوریتم‌ها و تلاشها ممکن است در مواجهه با گونه های مختلف داده، تفاوت داشته باشند. 
• فایلهای ساده (FLAT FILES):
رایج ترین منبع برای الگوریتم های داده‌کاوی هستند، خصوصا در مرحله ی تحقیق، فایل های ساده، فایل های ساده ی متنی یا با ساختار دودویی هستند و با ساختاری شناخته شده برای یک الگوریتم مشخص داده کاوی که روی آن پیاده می شود. داده های درون این نوع فایل ها می توانند تراکنش ها، داده های سریالی، اندازه گیری های‌ عملی و ... باشند.
• پایگاههای داده ای رابطه ای(RDBMS): 
مختصرا، یک پایگاه داده ی رابطه ای متشکل از مجموعه‌ای از جداول است که در بر گیرنده‌ی مقادیری برای صفات موجودیت ها و یا مقادیری از روابط بین موجودیت ها می‌باشد. هر جدول دارای چندین سطر و ستون می‌باشد که ستونها ارائه کننده‌ی صفات خاصه و سطرها ارائه کننده‌ی رکوردهای اطلاعاتی می‌باشند. یک رکورد اطلاعاتی در بر گیرنده‌ی صفات خاصه‌ی یک شئ یا روایط بین اشیا است که با یک کلید غیر تکراری تعریف می‌شود. الگوریتم های داده‌کاوی برای پایگاه‌های داده‌ای رابطه‌ای بسیار فراگیرتر و سریعتر از الگوریتم های داده‌کاوی روی فایل‌های ساده هستند.
• انبارهای داده ای 
وجود اطلاعات صحیح و منسجم یکی از ملزوماتی است که در داده کاوی به آن نیازمندیم. اشتباه و عدم وجود اطلاعات صحیح باعث نتیجه گیری غلط و در نتیجه اخذ تصمیمات ناصحیح در سازمانها می گردد و منتج به نتایج خطرناکی خواهد گردید که نمونه های آن کم نیستند .
اکثر سازمانها دچار یک شکاف اطلاعاتی هستند. در اینگونه سازمان ها معمولا سیستم های اطلاعاتی در طول زمان و با معماری و مدیریت های گوناگون ساخته شده اند ، به طوری که درسازمان، اطلاعاتی یکپارچه و مشخصی مشاهده نمی گردد . علاوه بر این برای فرایند داده کاوی به اطلاعات خلاصه و مهم در زمینه تصمیم گیری های حیاتی نیازمندیم .
هدف از فرایند انبارش داده ها فراهم کردن یک محیط یکپارچه جهت پردازش اطلاعات است . در این فرایند ، اطلاعات تحلیلی و موجز در دوره های مناسب زمانی سازماندهی و ذخیره می شود تا بتوان از آنها در فرایند های تصمیم گیری که از ملزومات آن داده کاوی است ، استفاده شود . به طور کلی تعریف زیر برای انبار داده ها ارائه می گردد : انبار داده ها ، مجموعه ای است موضوعی ، مجتمع ، متغیر در زمان و پایدار از داده ها که به منظور پشتیبانی از فرایند مدیریت تصمیم گیری مورد استفاده قرار می گیرد. 
1-4- وظایف داده کاوی 
وظایف داده کاوی معمولا بشرح زیر است: 
• کلاس بندی 
• پیش بینی 
• خوشه سازی 
• تخمین 
1-1-4-کلاس بندی
هدف کلاس‌بندی داده‌ها، سازماندهی و تخصیص داده‌ها به کلاس‌های مجزا می‌باشد. در این فرآیند بر اساس داده‌های توزیع شده، مدل اولیه‌ای ایجاد می‌گردد. سپس این مدل برای طبقه‌بندی داده‌های جدید مورد استفاده قرار می‌گیرد، به این ترتیب با بکارگیری مدل بدست آمده، تعلق داده‌های جدید به کلاس معین قابل تعیین می‌باشد. کلاس‌بندی در مورد مقادیر گسسته و پیشگویی به‌کار می‌رود. [6] 
در فرآیند کلاس‌بندی، اشیا موجود به کلاس‌های مجزا با مشخصه‌هایی تفکیک‌شده (ظروف جداگانه) طبقه‌بندی و به صورت یک مدل معرفی می‌گردند. سپس با در نظر گرفتن ویژگی‌های هر طبقه، شی‌ جدید به آنها تخصیص یافته، برچسب و نوع آن قابل تعیین می گردد. 
در کلاس‌بندی، مدل ایجاد شده بر پایه‌ی یک‌سری داده‌های آموزشی، (اشیا داده‌هایی که بر چسب کلاس آنها مشخص و شناخته شده است) حاصل می آید. مدل بدست آمده در اشکال گوناگون مانند قوانین کلاس‌بندی (If-Then)، درخت‌های تصمیم، فرمول‌های ریاضی و شبکه‌های عصبی قابل نمایش می‌باشد. 
به عنوان مثال فرض کنید مدیر فروشگاهی در نظر دارد مجموعه‌ی بزرگی از داده‌ها را بر اساس میزان فروش به زیاد، متوسط و کم طبقه‌بندی کند. وی می‌بایست مدلی ایجاد کند که بر اساس خصیصه‌های کالا مانند قیمت، مارک، محل ساخت و نوع کالا، کلاس مربوط به آن نوع کالا را تعیین نماید. طبقه‌بندی نهایی می‌بایست به طور ماکزیمال هر کلاسی را از دیگری تشخیص داده،و تصویر سازماندهی شده‌ای از داده‌ها را به نمایش در آورد. [7] 
از کاربردهای کلاس‌بندی می توان بازاریابی، تشخیص بیماری، تحلیل اثرات معالجه، تشخیص خرابی در صنعت و تعیین اعتبار را نام برد. [6] 
1-4-2- مراحل یک الگوریتم کلاس‌بندی 
الگوی عمومی‌ برای الگوریتم‌های آموزش از طریق مثال با فرایند کلاس‌بندی به سه مرحله تقسیم می‌‌شوند:[2]
• پیش‌پردازش داده‌ها 
• ساخت و ارزیابی قوانین کلاس‌بندی و هرس کردن قوانین اضافی که هدف ما می‌باشد.
• کلاس‌بندی نمونه‌های جدید
1-4-3- انواع روش‌های کلاس‌بندی 
کلاس‌بندی به روش‌های زیر انجام‌پذیر است: 
• طبقه‌بندی بیز
• درخت تصمیم 
• K-Nearest Neibour 
• الگوریتم‌های ژنتیک 
• شبکه‌های عصبی
1-4-3-1- درخت تصمیم
درخت تصمیم عبارت است از یک مجموعه قوانین برای تقسیم کردن یک مجموعه ی ناهمگن بزرگ به مجموعه کوچکتر و گروه های همگن تر نسبت به متغیر هدف (فیلد موردنظر). درخت¬های تصمیم روشی برای نمایش یک سری از قوانین هستند که منتهی به یک رده یا مقدار یا یک طبقه می¬شوند. برای مثال، می-خواهیم متقاضیان وام را به دارندگان ریسک اعتبار خوب و بد تقسیم کنیم. شکل یک درخت تصمیم را که این مسئله را حل می-کد نشان می¬دهد و همه مؤلفه¬های اساسی یک یک درخت تصمیم در آن نشان داده شده است : نود تصمیم، شاخه¬ها و برگ¬ها درخت تصمیم برای موارد زیر به کار برده می شود. [9] 
شکل1-2: نمونه یک درخت تصمیم 
1-احتمال اینکه یک داده معلوم و معین متعلق به کدام دسته، را محاسبه می کند.
2-با اختصاص دادن آنها به دسته ای که احتمالش بیشتر است، رکوردها را دسته بندی می کند. 
درخت تصمیم، براساس الگوریتم، ممکن است دو یا تعداد بیشتری شاخه داشته باشد. برای مثال، CART درختانی فقط با دو شاخه در هر نود ایجاد می¬کند. هر شاخه منجر به نود تصمیم دیگر یا یک نود برگ می¬شود. با پیمایش یک درخت تصمیم از ریشه به پایین به یک نمونه یک طبقه یا مقدار نسبت می-دهیم. هر نود از ویژگی های یک نمونه برای تصمیم¬گیری درباره آن انشعاب استفاده می¬کند.
درخت¬های تصمیمی که برای پیش¬بینی متغیرهای دسته¬ای استفاده می¬شوند، درخت¬های classification نامیده می¬شوند زیرا نمونه¬ها را در دسته¬ها یارده¬ها یا کلاس ها قرار می¬دهند. درخت¬های تصمیمی که برای پیش¬بینی متغیرهای پیوسته استفاده می¬شوند درخت¬های regression نامیده می¬شوند. 
1-4-3-1-1- کشف تقسیمات 
هدف از ساختن درخت این است که دستهای را برای یک رکورد برمبنای فیلد هدف تعیین کنیم. درخت بوسیله ی تقسیمات رکوردها بر اساس فیلد ورودی ایجاد می شود. در هر نود تقسیمات (انشعاب) رکوردها بر اساس فیلد ورودی انجام می شود. 
اولین کار برای این منظور این است که تعیین کنیم که کدام فیلد ورودی تقسیم بهتری را می سازد. بهترین تقسیم در نتیجه ی یک جداسازی خوب رکوردها به گروه هایی که در این جا یک دسته این گروه ها را در بر می گیرد, کشف می شود.
یک معیار در ارزیابی تقسیم ، خلوص است. یک متد با خلوص بالا، به این معنی است که اعضای آن دسته عالی و ممتازاند
-4-3-1-2- دسته بندی با درخت تصمیم
هر کس که به بازی بیست سؤالی آشنا باشد براحتی متوجه می شود که درخت تصمیم چگونه رکوردها را دسته بندی می کند. در بازی بیست سؤالی شرکت کننده اول به یک چیز خاص فکر می کند و شرکت کننده دوم باید آن را تشخیص دهد . شرکت کننده اول هیچ راهنمایی را برای تشخیص آن چیز خاص ارائه نمی دهد و شرکت کننده دوم بوسیله یک سری سؤال های بله، خیر سعی می کند که آن چیز را کشف کند.
درخت تصمیم این طوری یک سری از سؤال ها را جواب می دهد . اگر سوال ها مناسب انتخاب شوند یک مجموعه ی کوچک از سؤال ها کافی است تا رکوردها را به دسته های مورد نظر وارد کنیم بازی بیست سؤالی فرایند استفاده از درخت برای افزودن یک رکورد به دسته مربوطه را روشن می کند. هنگامی که یک رکورد وارد ریشه درخت می شود گره ریشه از یک تست استفاده می کند برای این که تعیین کند که کدام فرزندان با آن برخورد کند همه ی گره های میانی به همین طریق عمل می کنند. 
برگ‌ها برچسب کلاس را مشخص می کنند. یک مسیر منحصر به فرد از ریشه به برگ وجود دارد. این مسیر، قانونی را که برای دسته بندی رکورد استفاده کرده است را بیان می کند.
یک درخت تصمیم یک ساختار سلسله مراتبی می‌باشدکه در آن، گره‌های میانی برای تست یک خصیصه به کار می روند. شاخه‌ها نشانگر خروجی تست بوده، برگ‌ها برچسب کلاس و یا همان طبقه را مشخص می‌نمایند. نکات اساسی برای هر درخت تصمیم به شرح زیر هستند: [10]
• ملاک استفاده شده برای ساخت درخت چه عواملی هستند؟ یعنی کدام متغیر باید برای شکستن انتخاب گردد و این متغیر چگونه باید شکسته شود؟