مهندسی کامپیوتر

پاورپوینت داده‌ کاوی در صنایع خرده‌ فروشی و بانکداری

دانلود پاورپوینت با موضوع داده‌ کاوی در صنایع خرده‌ فروشی و بانکداری،
در قالب ppt و در 35 اسلاید، قابل ویرایش، شامل:

مقدمه
تعریف داده‌ کاوی
عملیات داده‌ کاوی
داده‌ کاوی در صنعت بانکداری
داده‌ کاوی در صنایع خرده‌ فروشی
بازاریابی
مدیریت ریسک
تشخیص تقلب
جذب و حفظ مشتری
نتیجه‌گیری 


بخشی از متن پاورپوینت:
داده کاوی چیست؟
داده کاوی به کشف الگوی روابط متقابل ناشناخته به کمک کامپیوتر برمی‌گردد و در میان ویژگی های به ظاهر نامرتبط به منظور پیش بینی اقدامات رفتارها و نتایج ظاهر می‌شود. داده‌کاوی در حقیقت به شناسایی الگوها و روابط در داده‌ها کمک می‌کند. از آن جا که داده‌کاوی یک مفهوم نسبتاً جدید است، به روش های متفاوتی توسط نویسندگان مختلف در گذشته تعریف شده است.

داده کاوی در صنعت بانکداری:
صنعت بانکداری در سراسر جهان تحت تغییرات فوق‌العاده‌ای در روش کسب و کار قرار گرفته است. با پیاده‌سازی اخیر، پذیرش بیشتر و استفاده از بانکداری الکترونیک، تسخیر داده‌های تراکنشی آسان تر شده است و به طور هم زمان حجم چنین داده‌هایی به طور قابل توجهی افزایش یافته است. مقدار زیادی از داده‌ها که بانک ها تحت سال ها جمع آوری کرده‌اند، می‌تواند تا حد زیادی موفقیت‌ تلاش‌های داده‌کاوی را تحت تاثیر قرار دهد. با استفاده از داده‌کاوی برای تحلیل روندها و الگوها مدیران اجرایی بانک می‌توانند با دقتی افزایش یافته پیش گویی کنند که چگونه مشتری‌ها به تنظیمات نرخ بهره واکنش نشان خواهند داد…
دانلود فایل

دانلود فایل”پاورپوینت داده‌ کاوی در صنایع خرده‌ فروشی و بانکداری”

مهندسی کامپیوتر

پاورپوینت داده کاوی (Data Mining)

دانلود پاورپوینت با موضوع داده کاوی (Data Mining)،
در قالب ppt و در 20 اسلاید، قابل ویرایش، شامل:

Data Mining چيست؟
مراحل Data Mining
کاهش اطلاعات
اطلاعات موردنياز برای عمليات Data Mining
روش های مختلف Data Mining
روش های به کار گرفته شده برای Knowledge Discovery
Classification: Application 1
Classification: Application 2
Regression
و …

دانلود فایل

دانلود فایل”پاورپوینت داده کاوی (Data Mining)”

مدیریت اطلاعات

پاورپوینت مدیریت داده و کامپیوتر

دانلود پاورپوینت با موضوع مدیریت داده و کامپیوتر،
در قالب ppt و در 41 اسلاید، قابل ویرایش، شامل:

تاریخچه
شبکه عصبی چیست؟
کاربرد‌هاي داده کاوي- آناليز بازار
الهام از طبیعت
Perception
عوامل رواج استفاده از شبکه های عصبی در دهه 1980
کاربرد شبکه های عصبی در مسئله ارزیابی ملک
یک مسئله خوب جهت پیش بینی و تخمین مناسب، دارای سه ویژگی می باشد
مراحل ساختن یک مدل
راه حل ها
نکته مهم
تابع فعال سازی (Activation Function)
تابع ترکیب
تابع تبدیل
قانون دلتای تعمیم یافته
الگوریتم های کاربردی برای آموزش شبکه ها
الگوریتم  Gradient Descent
مشکلات روش Gradient Descent
و …

دانلود فایل

دانلود فایل”پاورپوینت مدیریت داده و کامپیوتر”

مهندسی کامپیوتر

پروژه داده کاوی و کشف قوانین وابستگی

دانلود پروژه در مورد داده کاوی و کشف قوانین وابستگی،
در قالب word و در 64 صفحه، قابل ویرایش، شامل:
چکیده
مقدمه
کشف دانش در پایگاه داده
آیا داده کاوی برای حل مسائل ما مناسب است؟
جمع آوری داده ها
به کارگیری نتایج
استراتژی های داده کاوی
پیش گویی Perdiction
Unsupervised Clustering دسته بندی بدون کنترل
تکنیک های داده کاوی تحت کنترل
شبکه عصبی
برگشت آماری
قوانین وابستگی
الگوریتم Apriori
الگوریتم Aprior TID
الگوریتم partition
الگوریتم های MaxEclat, Eclat
الگوریتم با ساختار trie
الگوریتم fp-grow
ساخت fp- tree
Fp-tree شرطی
الگوریتم برداری
نگهداری قوانین وابستگی
الگوریتم کاهشی

چکیده تحقیق:
با افزايش سيستم هاي كامپيوتر و گسترش تكنولوژي اطلاعات، بحث اصلي در علم كامپيوتر از چگونگي جمع آوري اطلاعات به نحوه استفاده از اطلاعات منتقل شده است. سيستم هاي داده كاوي، اين امكان را به كاربر مي دهند كه بتواند انبوه داده هاي جمع آوري شده را تفسير كنند و دانش نهفته در آن را استخراج نمايند.
داده كاوي به هر نوع كشف دانش و يا الگوي پنهان در پايگاه داده ها اطلاق مي شود. امروزه داده کاوی به عنوان یکی از مهم ترین مسائل هوش مصنوعی و پایگاه داده، محققان بسیاری را به خود جذب کرده است. در این تحقیق ابتدا نگاه کلی بر داده کاوی، استراتژی های 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.
دانلود فایل

دانلود فایل”پروژه داده کاوی و کشف قوانین وابستگی”

مهندسی کامپیوتر

تحقیق داده کاوی، مفاهیم و کاربرد

دانلود تحقيق در مورد داده کاوی، مفاهیم و کاربرد،
در قالب doc و در 101 صفحه، قابل ويرايش، شامل:
چکیده
مقدمه
فصل اول: مفاهیم داده کاوی
مديريت ذخيره سازی و دست يابی اطلاعات
ساختار بانک اطلاعاتی سازمان
داده کاوی (Data Mining)
مفاهيم پايه در داده کاوي
تعريف داده کاوي
مراحل فرآيند کشف دانش از پايگاه داده ها
الگوريتم هاي داده كاوي
آماده سازي داده براي مدل سازي
درک قلمرو
ابزارهای تجاری داده کاوی (Tools DM Commercial)
منابع اطلاعاتی مورد استفاده
محدودیت های داده کاوی
حفاظت از حریم شخصی در سیستم‌ های داده‌ كاوی
فصل دوم : کاربردهای داده کاوی
کاربرد داده کاوی در کسب و کار هوشمند بانک
داده كاوي درمديريت ارتباط با مشتري
کاربردهای داده کاوی در کتابخانه ها و محیط های دانشگاهی
داده کاوی و مدیریت موسسات دانشگاهی
داده کاوی و مدیریت بهینه وب سایت ها
داده‌ كاوي و مديريت دانش
كاربرد داده‌كاوي در آموزش عالي
فصل سوم: بررسی موردی1: وب کاوی
معماری وب کاوی
مشكلات و محدوديت هاي وب كاوي در سايت هاي فارسي زبان
محتوا کاوی وب
فصل چهارم: بررسی موردی2: داده کاوی در شهر الکترونیک
زمينه داده کاوي در شهر الکترونيک
کاربردهاي داده کاوي در شهر الکترونيک
چالش هاي داده کاوي در شهر الکترونيک
مراجع و مأخذ
چکیده تحقيق:
امروزه با گسترش سيستم هاي پايگاهي و حجم بالاي داده هاي ذخيره شده در اين سيستم ها، نياز به ابزاري است تا بتوان داده هاي ذخيره شده را پردازش کرد و اطلاعات حاصل از اين پردازش را در اختيار کاربران قرار داد. 
با استفاده از پرسش هاي ساده در SQL و ابزارهاي گوناگون گزارش گيري معمولي، مي توان اطلاعاتي را در اختيار کاربران قرار داد تا بتوانند به نتيجه گيري در مورد داده ها و روابط منطقي ميان آن ها بپردازند. اما وقتي که حجم داده ها بالا باشد، کاربران هر چند زبر دست و با تجربه باشند نمي توانند الگوهاي مفيد را در ميان حجم انبوه داده ها تشخيص دهند و يا اگر قادر به اين کار هم با شند، هزينه عمليات از نظر نيروي انساني و مادي بسيار بالا است.
از سوي ديگر کاربران معمولا فرضيه اي را مطرح مي کنند و سپس بر اساس گزارشات مشاهده شده به اثبات يا رد فرضيه مي پردازند، در حالي که امروزه نياز به روشهايي است که اصطلاحا به کشف دانش بپردازند، يعني با کمترين دخالت کاربر و به صورت خودکار الگوها و رابطه هاي منطقي را بيان نمايند.
داده کاوي يکي از مهم ترين اين روش ها است که به وسيله آن الگوهاي مفيد در داده ها با حداقل دخالت کاربران شناخته مي شوند و اطلاعاتي را در اختيار کاربران و تحليل گران قرار مي دهند تا براساس آن ها تصميمات مهم و حياتي در سازمان ها اتخاذ شوند.
در داده کاوي از بخشي از علم آمار به نام تحليل اکتشافي داده ها استفاده مي شود که در آن بر کشف اطلاعات نهفته و ناشناخته از درون حجم انبوه داده ها تأکيد مي شود. علاوه بر اين داده کاوي با هوش مصنوعي و يادگيري ماشين نيز ارتباط تنگاتنگي دارد، بنابراين مي توان گفت در داده کاوي تئوري هاي پايگاه داده ها، هوش مصنوعي ، يادگيري ماشين و علم آمار را در هم مي آميزند تا زمينه کاربردي فراهم شود . 
بايد توجه داشت که اصطلاح داده کاوي زماني به کار برده مي شود که با حجم بزرگي از داده ها، در حد مگا يا ترابايت، مواجه باشيم. در تمامي منابع داده کاوي بر اين مطلب تأکيد شده است. 
هر چه حجم داده ها بيشتر و روابط ميان آن ها پيچيده تر باشد، دسترسي به اطلاعات نهفته در ميان داده ها مشکل تر مي شود و نقش داده کاوي به عنوان يکي از روش هاي کشف دانش ، روشن تر مي گردد.
دانلود فایل

دانلود فایل”تحقیق داده کاوی، مفاهیم و کاربرد”

مهندسی کامپیوتر

پاورپوینت داده کاوی با اتوماتای یادگیر‎

دانلود پاورپوینت با موضوع داده کاوی با اتوماتای یادگیر‎،
در قالب ppt و در 53 اسلاید، قابل ویرایش، شامل:
چکیده مقاله
داده کاوی
اتوماتای یادگیر
داده کاوی با استفاده از اتوماتای یادگیر
نتایج آزمایشات
منابع و مأخذ
بخشی از متن پاورپوینت:
داده کاوی به استخراج دانش از داده ها اشاره دارد و هسته اصلی آن در فصل مشترک یادگیری ماشین، آمار و پایگاه داده است. يک اتوماتاي يادگير را مي‌توان به صورت يک شئ مجرد که داراي تعداد متناهي عمل است، در نظر گرفت. اتوماتاي يادگير با انتخاب يک عمل از مجموعه عمل هاي خود و اِعمال آن بر محيط، عمل مي‌کند. عمل مذکور توسط يک محيط تصادفي ارزيابي مي‌شود و اتوماتا از پاسخ محيط براي انتخاب عمل بعدي خود استفاده مي‌کند.
در این مقاله یک کاوش کننده بر پایه اتوماتای یادگیر پیشنهاد شده است که LA-miner  نام گذاری شده است…
دانلود فایل

دانلود فایل”پاورپوینت داده کاوی با اتوماتای یادگیر‎”