دانلود مقدمه ای بر داده کاوی و اکتشاف دانش 32 اسلاید

اختصاصی از یاری فایل دانلود مقدمه ای بر داده کاوی و اکتشاف دانش 32 اسلاید دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

نوع فایل:  ppt _ pptx

( قابلیت ویرایش )

---

 قسمتی از اسلاید : 

تعداد اسلاید : 32 صفحه

مقدمه ای بر داده کاوی و اکتشاف دانش استاد : تهیه کننده : 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 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 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 مقدمه 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 . مفاهیم پایه در داده کاوی در داده کاوی معمولا به کشف الگوهای مفید از میان داده ها اشاره می شود .
منظور از الگوی مفید ، مدلی در داده ها است که ارتباط میان یک زیر مجموعه از داده ها را توصیف می کند و معتبر ، ساده ، قابل فهم و جدید است .
تعریف داده کاوی 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.
اصطلاح داده کاوی به فرایند نیم خودکار تجزیه و تحلیل پایگاه داده های بزرگ به منظور یافتن الگوهای مفید اطلاق می شود داده کاوی یعنی جستجو در یک پایگاه داده ها برای یافتن الگوهایی میان داده ها تعریف داده کاوی 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 .
کاربردهای داده کاوی خرده فروشی : از کاربردهای کلاسیک داده کاوی است که می توان به موارد زیر اشاره کرد : تعیین الگوهای خرید مشتریان تجزیه و تحلیل سبد خرید بازار پیشگویی میزان خرید مشتریان از طریق پست(فروش الکترونیکی) کاربردهای داده کاوی بیمه : تجزیه و تحلیل دعاوی پیشگویی میزان خرید بیمه نامه های جدید توسط مشتریان پزشکی : تعیین نوع رفتار با بیماران و پیشگویی میزان موفقیت اعمال جراحی تعیین میزان موفقیت روشهای درمانی در برخورد با بیماریهای سخت کاربردهای داده کاوی بانکداری : پیش بینی الگوهای کلاهبرداری از طریق کارتهای اعتباری تشخیص مشتریان ثابت تعیین میزان استفاده از کارتهای اعتباری بر اساس گروههای اجتماعی مراحل فرایند کشف دانش از پایگاه داد

  متن بالا فقط قسمتی از محتوی متن پاورپوینت میباشد،شما بعد از پرداخت آنلاین ، فایل را فورا دانلود نمایید 

---

  لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود پاورپوینت:  توجه فرمایید.

• در این مطلب، متن اسلاید های اولیه قرار داده شده است.
• به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در پاورپوینت وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید
• پس از پرداخت هزینه ،ارسال آنی پاورپوینت خرید شده ، به ادرس ایمیل شما و لینک دانلود فایل برای شما نمایش داده خواهد شد
• در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون بالا ،دلیل آن کپی کردن این مطالب از داخل اسلاید ها میباشد ودر فایل اصلی این پاورپوینت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
• در صورتی که اسلاید ها داری جدول و یا عکس باشند در متون پاورپوینت قرار نخواهند گرفت.
  
• هدف فروشگاه آنلاین پاورپوینت کمک به سیستم آموزشی و یادگیری علم آموزان میباشد.

---

دانلود فایل  پرداخت آنلاین 

دانلود پاورپوینت سیتمهای نمایش اعداد و کد گذاری داده ها - 62 اسلاید

اختصاصی از یاری فایل دانلود پاورپوینت سیتمهای نمایش اعداد و کد گذاری داده ها - 62 اسلاید دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

•به راحتی می توانیم دوعدددرمبنای غیراز10راباهم جمع کنیم یاازهم کم کنیم

•این کارماننداعداددرمبنای 10انجام می شود

•جمع وتفریقی رادرمبنای 10بررسی می کنیم:

برای دانلود کل پاورپوینت از لینک زیر استفاده کنید:

تحقیق درباره پایگاه داده

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

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 24

پایگاه داده

چکیده :

پایگاه داده مجموعه‌ای از داده‌های بهم مرتبط است که توسط برنامه‌ای که DBMS نامیده می‌شود، سازماندهی می‌شود. پایگاه داده‌ها اطلاعات مهمی را برای کاربراشان مهیا می‌کنند. بنابراین امنیت و حفاظت از آنها از اهمیت بسیار زیادی برخوردار است. امنیت پایگاه داده‌ها به حفاظت اطلاعات و کنترل دسترسی کاربران توجه دارد. این مقاله به اصول امنیت و سیاستهای مهم دراین مورد و احتیاجات امنیتی سیستمها می‌پردازد. همچنین راههایی را برای کنترل دسترسی که از مهمترین احتیاجات هر سیستم پایگاه داده‌ای است، ارائه می‌کند.

دراین مقاله با معرفی چند زمینه پیشرفته مطالعاتی امروزی بعضی مشکلات حل نشده دراین زمینه را نیز به خوانند معرفی می‌کند.

مقدمه :

در طی سه دهة اخیر تعداد پایگاه داده‌های کامپیوتری افزایش بسیاری داشته است. حضور اینترنت به همراه توانائیهای شبکه، دسترسی به داده و اطلاعات را آسانتر کرده است. به عنوان مثال، کاربران امروزه می‌توانند به حجم بالایی از اطلاعات در فاصلة زمانی بسیار کوتاهی دسترسی پیدا کنند. به همین نسبتی که ابزارها و تکنولوژی دسترسی و استفاده از اطلاعات توسعه می‌یابند، نیاز به حفاظت اطلاعات هم بوجود می‌آید. بسیاری دولتها و سازمانها صنعتی داده‌های مهم و طبقه بندی شده‌ای دارند که باید حفاظت شوند. سازمانهای بسیار دیگری هم مثل مؤسسات دانشگاهی نیز اطلاعات مهمی در مورد دانشجویان و کارمندانشان دارند. در نتیجه تکنیکهایی برای حفاظت داده های ذخیره شده در سیستمهای مدیریت پایگاه داده، اولویت بالایی پیدا کرده‌اند.

در طول سه دهة اخیر، پیشرفتهای بسیاری در مورد امنیت پایگاه داده‌ها حاصل شده است. بسیاری از کارهای اولیه روی امنیت پایگاه داده‌های آماری انجام شد. در دهة 70، همزمان با شروع تحقیقات روی پایگاه داده‌های رابطه‌ای، توجه مستقیماً به سمئله کنترل دسترسی بود و بیشتر از همه، کار روی مدلهای کنترل دسترسی احتیاطی شروع شد؛ ولی در واقع تا مطالعات نیروی هوایی در 1982، که تلاش وسیعی برای DBMSهای امن چند سطحی بود، کار مهمی انجام نشد.

در هزارة جدید با حضور تکنولوژیهای مثل کتابخانه‌های دیجیتال، شبکه گستره جهانی و سیستمهای محاسباتی اشتراکی، علاقه بسیاری به امنیت نه تنها در بین سازمانهای دولتی، بلکه بین سازمانهای اقتصادی هم وجود دارد. این مقاله مروری به پیشرفتها و محصولات در سیستمهای پایگاه داده‌ای امن در بر دو زمینة اجباری و احتیاطی دارد.

2ـ کنترل دسترسی (مفاهیم و سیاستها) :

دراین بخش مفاهیم پایه در کنترل دسترسی معرفی می‌شوند. سپس در مورد سیاستهای کنترل دسترسی احتیاطی و الزامی بحث می‌شود و نهایتاً مروری داریم بر سیاستهای سرپرستی.

2ـ1ـ مفاهیم اساسی :

کنترل دسترسی معمولاً در مقابل، مجموعه ای از قوانین اعطای مجوز که توسط مدیران امنیتی یا کاربران براساس بعضی سیاستهای خاص ارائه می‌شوند، قرار دارد.

قانون اعطای مجوز، در حالت کلی بیان می‌کند که فرد (Subject) S اجازه دارد که امتیاز P (Priuilege) را بروی شیئی (Object) O بکار ببرد.

اشیاء مجاز : ترکیبات غیرفعال سیستم هستند که باید در مقابل دسترسی‌های غیرمجاز محافظت شوند. اشیایی که باید به آنها متوجه شدند به مدل داده‌ای مورد استفاده بستگی دارند. به عنوان مثال، در یک سیستم عامل فایلها و دایرکتوریها اشیاء هستند. در حالیکه، در یک DBMS منابعی که باید محافظت شوند رابطه ها، دیدها و صفات هستند.

اشخاص مجاز : موجودیتهایی در سیستم هستند که اجازة دسترسی به آنها داده می‌شود. اشخاص به دسته‌های زیر تقسیم بندی می‌شدند :

کاربران : که شخصیتهای مجزا و مشخصی هستند که با سیستم در ارتباطند.

گروهها مجموعه ای از کاربران.

نقشها : مجموعه‌ای نامدار از امتیازها که احتیاج دارند، فعالیت خاصی را در رابطه با سیستم انجام دهند.

سلسله عملیات : که برنامه‌هایی را برای کاربر اجراء می‌کند. به طور کلی، سلسله عملیات به آدرسهای حافظه، استفاده از CPU ، فراخوانی برنامه‌های دیگر و عملیات بروی داده اشاره می‌کند.

امتیازهای مجاز : انواع عملیاتی را که یک فرد می‌تواند روی یک شیئی در سیستم اجراء کند، بیان می‌کند. مجموعة این امتیازها به منابعی که باید محافظت شوند، بستگی دارد. به عنوان مثال، در یک سیستم عامل خواندن، نوشتن و اجراء از امتیازها هستند. ولی، دریک DBMS رابطه‌ای، انتخاب، درج، تغییر و حذف از جمله امتیازها به شمار می‌روند.

نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی

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

مقالات  فنی مهندسی  با فرمت           DOC           صفحات  22

چکیده:

با افزایش سیستمهای کامپیوتر و گسترش تکنولوژی اطلاعات , بحث اصلی در علم کامپیوتر از چگونگی جمع آوری اطلاعات به نحوه استفاده از اطلاعات منتقل شده است . سیستمهای داده کاوی ,این امکان را به کاربر می دهند که بتواند انبوه داده های جمع آوری شده را تفسیر کنند و دانش نهفته در آن را استخراج نمایند .

داده کاوی به هر نوع کشف دانش و یا الگوی پنهان در پایگاه داده ها اطلاق می شود . امروزه داده کاوی به عنوان یکی از مهمترین مسائل هوش مصنوعی و پایگاه داده ، محققان بسیاری 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 .

مقدمه :

هدف از این اراِئه و تحقیق بررسی روشهای مطرح داده کاوی است .داده کاوی هر نوع استخراج دانش و یا الگواز داده های موجود در پایگاه داده است که این دانشها و الگوها ضمنی و مستتر در داده ها هستند ,از داده کاوی می توان جهت امور رده بندی (Classification ) و تخمین (Estimation) ,پیش بینی (Prediction) و خوشه بندی (Clustering)استفاده کرد .داده کاوی دارای محاسن فراوانی است . از مهمترین آن محاسن کشف کردن دانش نهفته در سیستم است که به شناخت بهتر سیستم کمک می کند .به عنوان مثال می توان به استفاده ترکیبی از روش خوشه بندی جهت تخصیص بودجه به دسته های مختلف  از کتب اشاره کرد .

سیستمهای داده کاوی تقریبا از اوایل دهه 1990 مورد توجه قرار گرفتند . علت این امر نیز آن بود که تا آن زمان سازمانها بیشتر در پی ایجاد سیستمهای عملیاتی کامپیوتری بودند که به وسیله آنها بتوانند داده های موجود در سازمان خود را  سازماندهی کنند . پس از ایجاد این سیستمها ,روزانه حجم زیادی از اطلاعات جمع آوری میشد که تفسیر کردن آنها از عهده انسان خارج بود . به همین دلیل , نیاز به تکنیکی بود که از میان انبوه داده معنی استخراج کند و داده کاوی به همین منظور ایجاد و رشد یافت .

بنابر این هدف اصلی از داده کاوی ,کشف دانش نهفته در محیط مورد بررسی است که این دانش می تواند شکلهای گوناگونی داسته باشد . دانش استخراج شده می تواند به فرم الگوهای موجود در داده ها باشد که کشف این الگوها منجر به شناخت بهتر سیستم نیز می شود . الگوهای استخراجی عموما بیانگر روابط بین ویژگیهای سیستم هستند بعنوان مثال در سیستم تجاری یک الگو می تواند بیانگر رابطه بین نوع کالا و میزان تقاضای آن باشد .

در این تحقیق داده کاوی مورد بحث قرار می گیرد . علل استفاده از داده کاوی و منابعی که داده کاوی بر روی آنها اعمال می شود ,علاوه بر این خلاصه ای از روشهای رایج داده کاوی ارائه شده است . تکنیکهای داده کاوی و قوانین وابستگی و الگوریتمهای موجود (Apriori , Aprior TID, Partition, Eclat ,Max Eclat , Vector ) و الگوریتم با ساختار  Trie وfp grow و الگوریتمهای کاهشی مورد بررسی قرار می گیرند و در هر مورد مثالها , موارد کاربرد ,تکنیکها و نقاط قوت و ضعف  مورد بررسی قرار گرفته اند .  

پاورپوینت مقدمه ای بر داده کاوی و اکتشاف دانش. ppt

اختصاصی از یاری فایل پاورپوینت مقدمه ای بر داده کاوی و اکتشاف دانش. ppt دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

نوع فایل: power point

قابل ویرایش 32 اسلاید

قسمتی از اسلایدها:

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 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

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

فهرست مطالب و اسلایدها:

مقدمه

مقدمه ای بر داده کاوی و اکتشاف دانش

مفاهیم پایه در داده کاوی

تعریف داده کاوی

کاربردهای داده کاوی

تعیین الگوهای خرید مشتریان

تجزیه و تحلیل سبد خرید بازار

کاربردهای داده کاوی

بیمه

تجزیه و تحلیل دعاوی

پزشکی

بانکداری

مراحل فرایند کشف دانش از پایگاه داده ها

تفسیر نتیجه

انبارش داده ها

انتخاب داده ها

تبدیل داده ها

کاوش در داده ها

تفسیر نتیجه

عملیاتهای داده کاوی

تشخیص انحراف

معیارهای انتخاب عملیات داده کاوی

توانایی کار کردن با حجم بالای داده ها

مدلسازی پیشگویی کننده

تقطیع پایگاه داده ها

تحلیل پیوند

تشخیص انحراف

تحلیل پیوند

 پارامترهای قوانین وابستگی

درجه اطمینان

مدلها و الگوریتمهای داده کاوی

شبکه های عصبی

مدلها و الگوریتمهای داده کاوی

درخت های انتخاب

استنتاج قانون

الگوریتمهای ژنتیک

گامهای اصلی داده کاوی جهت کشف دانش

مراحل لازم برای ساخت یک پایگاه داده داده کاوی

منابع  و مراجع

منابع و مأخذ:

[1] Introduction to Data Mining and Knowledge Discovery By Two Crows Corporation

[2] Jeffery W. Seifert , Analyst in information science and Technology Policy, ‘ Data Mining : An Overview ‘ December 2004.

[3] David J. HAND , Data Mining: Statistics and More? , December 2002.

[4] Eamonn Keogh , Stefano Lonardi , Chotirat Ann Ratanamahatana , ‘Towards Parameter-Free Data Mining ‘

Semtember 2005.