داده کاوی ، مفاهیم و کاربرد اطلاعات (قابل ویرایش Word)

اختصاصی از اس فایل داده کاوی ، مفاهیم و کاربرد اطلاعات (قابل ویرایش Word) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

داده کاوی ، مفاهیم و کاربرد اطلاعات 

فهرست مقاله:

چکیده

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 داده کاوی در شهر الکترونیک

کاربردهای داده کاوی در شهر الکترونیک

چالشهای داده کاوی در شهر الکترونیک

پاورپوینت درباره داده کاوی و مفاهیم آن

اختصاصی از اس فایل پاورپوینت درباره داده کاوی و مفاهیم آن دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل : power point  (لینک دانلود پایین صفحه) تعداد اسلاید  : 16 اسلاید

فهرست

 مقدمه ---------------------------------------------  4

حوزه فعالیتهای داده کاوی ----------------------------  5

روش آنالیز آماری -----------------------------------  7

روش داده کاوی -------------------------------------  7

مراحل کاری در داده کاوی -------------------------- 12

مثال تفهیمی در مورد داده کاوی --------------------- 12

مراجع --------------------------------------------- 14

نتیجه گیری ---------------------------------------- 15

مقدمه

پیشینه طرح موضوع داده‏کاوی به دهه 1980 و به صورت جدی، به دهه 1990 برمی‏گردد. پیش از آن٬ از سیستم‏های جمع‏آوری و مدیریت داده‏ها و اصطلاحاً لایروبی داده‏ها استفاده می‏شد٬ اما به مرور زمان٬ استخراج و کشف سریع و دقیق اطلاعات با ارزش و پنهان از پایگاه داده‏ها به‏عنوان داده‏کاوی مورد توجه قرار گرفت. به این شکل بود که فرایند داده‏کاوی به عنوان فرایند آماری و تجزیه و تحلیل درفرایند کشف دانش در پایگاه داده‏ها (KDD) پررنگ شد ،به حدی که گاه٬ داده‏کاوی (DM) به‏عنوان مترادف کشف دانش در پایگاه داده‏ها(KDD) مورد استفاده قرار می‏گرفت[2]. امروزه فرایند استخراج اطلاعات معتبر٬ از پیش ناشناخته٬ قابل فهم و قابل اعتماد از پایگاه داده‏های بزرگ و استفاده از آن در تصمیم‏گیری و در فعالیت‏های تجاری داده‏کاوی نامیده می‏شود[1]. در تعاریف متعدد و متنوع برای داده‏کاوی برموضوعاتی نظیر: استخراج دانش کلان٬ کاوش در داده‏ها٬ تجزیه و تحلیل داده‏ها و یافتن روابط و الگوهای مطمئن بین داده‏ها تاکید می‏شود. هدف نهایی داده‏کاوی٬ ایجاد سیستم‏های پشتیبانی تصمیم‏گیری سازمانی است. داده‏کاوی به استخراج اطلاعات مفید و دانش از حجم زیاد داده‏ها می‏پردازد. داده‏کاوی٬ الگوهای حاوی اطلاعات را در داده‏های موجود جست‌وجو می‌کند. این الگوها و الگوریتم‏ها، می‏توانند توصیفی باشند یعنی داده‏ها را توصیف کنند و یا جنبه پیش‏بینی داشته باشند، یعنی از متغیرها برای پیش‏بینی ارزش‏های ناشناخته سایر متغیرها به‏کار روند. داده‏کاوی توصیفی، به‏دنبال یافتن اگرها در فعالیت‏ها یا اقدامات گذشته است و داده‏کاوی پیش‏بینانه با نگاه به سابقه٬ رفتار آینده را پیش‏بینی می‏کند[1].

داده کاوی و نقش آن در سازمان های هوشمند

اختصاصی از اس فایل داده کاوی و نقش آن در سازمان های هوشمند دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

عنوان پایان نامه : داده کاوی و نقش آن در سازمان های هوشمند

فرمت فایل: word ( قابل ویرایش)

تعداد صفحات: 78

چکیده و فهرست مطالب پایان نامه داده کاوی و نقش آن در سازمان های هوشمند را در قسمت پایین می توانید مشاهده کنید.

چکیده:

سازمانها ، نهاد ها و شرکت ها برای انجام امور محوله و کسب موفقیت در سطح ملی و بین المللی باید هوشمند باشند که این امر با درک و آگاهی از منابع و سایر موارد داخل و خارج آن سازمان یا نهاد میسر خواهد شد . میزان درک و آگاهی به دارا بودن دانش محیط آن سازمان و نحوه مدیریت کردن آن وابسته است.

ازنکات قابل توجه و مهم در زمینه مدیریت و مهندسی دانش، تولید و استخراج دانش ، استفاده از دانش، به اشتراک گذاشتن دانش و حفظ یکپارچگی و صحت آن می باشد.

داده کاوی یکی از پیشرفتهای اخیر در حوزه کامپیوتر برای اکتشاف عمیق داده هاست. داده کاوی از اطلاعات پنهانی که برای برنامه ریزیهای استراتژیک و طولانی مدت میتواند حیاتی باشد پرده برداری میکند.

در این مطلب؛ با ارائه مفهوم داده کاوی جهت تولید و استخراج دانش به عنوان یک گام مهم در مدیریت دانش و انبار آن، تکنیکهای مختلف آن مورد ارزیابی قرار گرفته است ونیزفرآیند کشف دانش از پایگاه داده، همراه با مراحل آن، بررسی شده است و سپس نگاهی هم به تکنیکهای داده‌کاوی و ارتباط داده کاوی با  مدیریت دانش  می‌اندازیم.

 

فهرست مطالب:

_1سازمان هوشمند

_2سازمانهای هوشمند و وضعیت موجود

_3مدیریت دانش در سازمان‌ها (بررسی تأثیر متقابل فناوری، فنون و انسان)

_4ماهیت دانش سازمانی

5_ یادگیری دانش و سازمانهای یادگیرنده

6_ تعریف خلاقیت از دیدگاه سازمانی

7_ ویژگیهای سازمان خلاق

 

               فصل دوم : بررسی روند پردازش داده و ارزیابی تکنیک ها و ابزارهای داده کاوی

1_درباره داده ها...

2_ پیشرفت در تکنولوژیهای پردازش داده

3_ دیتا مارت

4_ انبار داده ها

                                 1_4_ مشخصات یک انبار داده

                                 2_4_ انبار داده‌ها و داده کاوی

                                 3_4_ سیستم‌های انبار داده‌ها

_4_4                         انبارداده‌های مجازی

_4_5                        معماری دولایه در انبار داده

5_فرآیند کشف دانش از پایگاه داده

1_5_ استخراج داده‌ها

2_5_آماده کردن داده‌ها

3_5_مهندسی داده‌ها

4_5_مهندسی الگوریتم و تعیین استراتژی‌های کاوش

5_5_اجرای الگوریتم کاوش و ارزیابی نتایج

6_سابقه داده کاوی

7_ مفهوم داده کاوی

8_ ضرورت داده کاوی

9_ داده کاوی در مقابل پایگاه داده

10_ زبان‌های پرسشی داده‌کاوی

11_ فنون داده کاوی

12_ محدودیت های داده کاوی

13_ عناصر داده کاوی

14_ قابلیتهای ابزارها و تکنیکهای داده کاوی

- قابلیتهای

                             1_14_ هم پیوندی (Association)

                             2_14_طبقه بندی (Classification)

                              3_14_الگوهای ترتیبی  Sequence

_14_4                      خوشه بندی ( Cluster)

Regression_14_5                  

Time series_14_6                  

_15 ابزارهای تجاری داده کاوی

_16نرم‌افزارهای داده‌کاوی

_17فرآیند داده‌کاوی

_18داده‌کاوی و مدیریت دانش

 

                                      فصل سوم :  فرآیند مدیریت دانش

_1 درباره مدیریت دانش...

2_ زنجیره اطلاعات

_2_1                   داده

_2_2                   اطلاعات

_2_3                   دانش

_2_4                   معرفت

3_ فرآیند مدیریت دانش.

_3_1                   ایجاد دانش

_3_2                   اعتباربخشی به دانش

_3_3                   ارائه دانش

_3_4                   توزیع دانش

_3_5                   کاربرد دانش

4_ چهار عنصر اساسی مدیریت دانش

5_ مدیریت دانش از دیدگاه یک استراتژی سازمان تجاری

 

                                     فصل چهارم : نقش داده کاوی در سازمانهای هوشمند

_1داده کاوی و نقش آن در سازمانهای هوشمند

2_ مدل مفهومی برای کارائی مدیریت دانش

1_2_ ارتقاء دانش ازطریق ابزارهای فنی

1_1_2_ تکنو لوژی اطلاعات

2_1_2_ سیستمهای حمایت از تصمیمات  استراتژیک

2_2_دانش کسب شده به وسیله عوامل هوشمند

 

 - خلاصه و نتیجه گیری

- پی نوشتها

-  مراجع

- پیوست : صورت کلی چند الگوریتم داده کاوی

هم اکنون می توانید پایان نامه داده کاوی و نقش آن در سازمان های هوشمند را به قیمت 12000 تومان از سایت آسمان فایل دانلود نمایید.

کاربردهای داده کاوی در کتابخانه ها و موسسات دانشگاهی

اختصاصی از اس فایل کاربردهای داده کاوی در کتابخانه ها و موسسات دانشگاهی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

این مجموعه در زمینه کاربردهای داده کاوی در کتابخانه ها و موسسات دانشگاهی میباشد. که در قالب آفیس وورد  و در مجموع 21 صفحه گردآوری و نگاشته شده است.

روش های خوشه بندی در داده کاوی

اختصاصی از اس فایل روش های خوشه بندی در داده کاوی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

خوشه بندی سلسله مراتبی تکنیکی است که در گروهبندی یا دسته بندی داده ها به کارمی رود. نقاط داده ها در این روش در  دسته ها و زیر دسته هایی بر اساس معیار شباهت قرار می گیرند.
در روش خوشه بندی سلسله مراتبی، به خوشه‌های نهایی بر اساس میزان عمومیت آنها  ساختاری سلسله‌ مراتبی، معمولا به صورت درختی نسبت داده می‌شود. به این درخت سلسله مراتبی دندوگرام (dendogram) می‌گویند. روش کار تکنیکهای خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی معمولا بر اساس الگوریتمهای حریصانه (Greedy Algorithms) و بهینگی مرحله‌ای (stepwise-optimal) است. روشهای خوشه‌بندی بر اساس ساختار سلسله مراتبی تولیدی توسط آنها معمولا به دو دسته زیر تقسیم می‌شوند:
•    بالا به پایین (Top-Down) یا تقسیم کننده(Divisive)
•    پایین به بالا (Bottom-Up) یا متراکم شونده (Agglomerative)