دانلود تحقیق و مقاله درباره داده کاوی در پایگاه داده های بزرگReviewed by امین اکبریان on Nov 30Rating: 5.0

dadekavi-db-bozorgپروژه ، تحقیق مقاله و پایان نامه ای از رشته کامپیوتر درباره داده کاوی در پایگاه داده های بزرگ را برای شما دوستان محترم آماده دانلود کرده ایم. داده کاوی، فرایند مرتب سازی و طبقه بندی داده های حجیم و آشکارسازی اطلاعات مرتبط باهم می باشد. امروزه داده کاوی به عنوان یکی از ابزارهای بسیار مهم مدیران جهت شناخت وضعیت دقیق تر سازمان و همچنین کمک در اتخاذ تصمیمات مناسب کاربرد دارد. با استفاده از این تکنیک، داده های موجود در سازمان با بکارگیری ابزارهای نرم افزاری، مورد بررسی و تحلیل دقیق قرار می گیرد تا الگوهای پنهان و پیچیده ای که در آنها وجود دارد کشف و استخراج گردد. داده کاوی را می توان نسل سوم تکنولوژیهایی نامید که با داده سروکار دارند. در نسل اول یا نسل سنتی، فقط انجام پرس و جو های ساده امکان پذیر بود، مثلا تعداد فروش یک کالای خاص چقدر است؟ میزان خرید یک مشتری خاص در ماه جاری چه مبلغی است؟ در نسل دوم یا همان پردازش لحظه ای برخط (OLAP) امکان پرس و جوی همزمان چند بعدی فراهم گردید. در این روش به عنوان مثال به سوالاتی مانند: «میزان فروش محصولات به تفکیک فروشنده، خریدار و مسیر خاص چقدر است؟ » بصورت لحظه ای و با استفاده از مکعب تصمیم و گزارش ماتریسی پاسخ داده می شود. اما در نسل سوم یا همان داده کاوی فقط مساله پرس و جو و دریافت گزارش ها از داده ها نیست، بلکه از حجم انبوه داده ها، الگوهایی کشف می شود که هیچ وقت امکان کشف این الگوها در OLAP یا روش سنتی وجود نداشت. شما هم اکنون می توانید این پروژه ، تحقیق مقاله و پایان نامه را بصورت فایلهای پی دی اف و ورد با لینک مستقیم از سایت دانلود برتر دانلود کنید.

فهرست مطالب این مقاله پایانی به شرح زیر میباشد :

  • چکیده
  • مقدمه ای بر داده‌کاوی

فصل اول:

  •  چه چیزی سبب پیدایش داده کاوی شده است
  •  مراحل کشف دانش
  •  جایگاه داده کاوی در میان علوم مختلف
  •  داده کاوی چه کارهایی نمی تواند انجام دهد؟
  •  داده کاوی و انبار داده ها
  •  داده کاوی و OLAP
  •  کاربرد یادگیری ماشین و آمار در داده کاوی

فصل دوم:

  •  توصیف داده ها در داده کاوی
  •  خلاصه سازی و به تصویر در آوردن داده ها
  •  خوشه بندی
  •  تحلیل لینک

فصل سوم:

  •  مدل های پیش بینی داده ها
  • Classification
  • Regression
  • Time series

فصل چهارم:

  •  مدل ها و الگوریتم های داده کاوی
  •  شبکه های عصبی
  • Decision trees
  • Multivariate Adaptive Regression Splines(MARS)
  • Rule induction
  • Knearest neibour and memorybased reansoning(MBR)
  •  رگرسیون منطقی
  •  تحلیل تفکیکی
  •  مدل افزودنی کلی (GAM)
  • Boosting

فصل پنجم:

  •   سلسله مراتب انتخابها

فصل ششم:

  •  مراحل فرایند کشف دانش از پایگاه داده های بزرگ
  •  انبارش داده ها
  • انتخاب داده ها
  • تبدیل داده ها
  • کاوش در داده ها
  • تفسیر نتیجه

فصل هفتم:

  • عملیات های داده کاوی
  • مدل سازی پیشگویی کننده
  • تقطیع پایگاه داده ها
  • تحلیل پیوند

فصل هشتم:

  • قابلیت هایdata mainig
  • داده کاوی وانبار داده ها
  • داده کاوی آمار ویادگیری ماشین
  • کاربرد های داده کاوی
  • داده کاوی موفق
  • تحلیل ارتباطات

فصل نهم:

  • طبقه بندی
  • حدس بازگشتی
  • سری های زمانی
  • درخت های انتخاب
  • استنتاج قانون
  • الگوریتم های ژنتیک

فصل دهم:

  • فرایند های داده کاوی
  • مدل فرایند دو سویه

فصل یازدهم:

  • ساختن یک پایگاه داده داده کاوی
  • جستجوی داده
  • آماده سازی داده برای مدل سازی
  • ساختن مدل برای داده کاوی
  • تائید اعتبار ساده
  • ارزیابی وتفسیر

فصل دوازدهم:

  • ماتریس های پیچیدگی
  • ایجادمعماری مدل ونتایج

فصل سیزدهم:

  • نتیجه گیری
  • منابع ومآخذ

قیمت: ۱۰۰۰ تومان (برای حمایت از سایت برای تامین هزینه سرور ها)

بعد از پرداخت لینک دانلود نشان داده شده و به ایمیلتان نیز فرستاده خواهد شد.

قبل از خرید لطفا بر روی راهنمای خرید کلیک نمایید.