نوشته شده توسط : مطلب پروژه

امروزه برای انجام یک کار پژوهشی معتبر، دانستن روش­ های مناسب جهت انجام آزمایش­ ها، نحوه­ ی جمع ­آوری داده ­ها و تجزیه و تحلیل نتایج با استفاده از روش های آماری امری ضروری می باشد. استفاده از طرح آزمایش در انجام پژوهش ها سبب صرفه جویی در وقت و هزینه خواهد شد. کاربرد طرح آزمایش و استفاده از نرم افزارهای آماری جهت تجزیه و تحلیل داده ها می تواند به اعتبار علمی یک پروژه بیافزاید. با توجه به وسعت روش ها و طرح های آماری، لازم است پژوهشگر از آگاهی لازم در این زمینه برخوردار باشد.

ا در اختیار داشتن تخصص و تجربه کافی، آمادگی لازم جهت مشاوره، طراحی آزمایش و تحلیل آماری نتایج پروژه­ های تحقیقاتی و صنعتی را

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

 

دارا می باشد. محققین محترم می توانند اطلاعات اولیه در مورد پروژه و پارامترهای مورد بررسی را به آدرس الکترونیکی ارسال نموده و در مورد نحوه ی انجام آزمایش ها و تحلیل داده ها با متخصصین شرکت مشورت نمایند. همچنین برای آن دسته از محققین که تمایل به یادگیری مراحل انجام یک طرح آزمایش و نحوه تجزیه و تحلیل آن با استفاده از نرم افزارهای آماری دارند، شرکت دی پترونیک آمادگی مشاوره و آموزش حضوری را دارا می باشد. پس از ارسال درخواست به ایمیل شرکت، نسبت به تعیین وقت مشاوره ی حضوری اقدام می شود.


برخی از خدمات شرکت دی پترونیک:

- مشاوره و راهنمایی متقاضیان برای انجام آزمایش ها

- طراحی آزمایش متناسب با شرایط پروژه و محدودیت های آن

- پردازش و تحلیل آماری نتایج بدست آمده از آزمایش ها با استفاده از نرم افزارهای آماری                    
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
- تحلیل های توصیفی و گرافیکی نتایج 

- بدست آوردن مدل آماری مناسب

- بهینه سازی پاسخ آزمایش ها



:: موضوعات مرتبط: weka-python -clementin-matlab new , ,
:: بازدید از این مطلب : 181
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : یک شنبه 24 شهريور 1398 | نظرات ()
نوشته شده توسط : مطلب پروژه

 انجام پروژه های داده کاوی
انجام پروژه های داده کاوی با متلب
انجام پروژه های داده کاوی data mining با نرم افزار متلب ، R ، کلمنتاین ، وکا weka ، رپیدماینر ، spss توسط نخبگان متلب پروژه انجام میشود. برای سفارش انجام پروژه های داده کاوی  data miningبا شماره تماس بگیرید
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
در اکثر مواقع مشاهده میشود دانشجویان درانجام پروژه های داده کاوی data mining مشکل دارند و به دنبال یک جای مطمئن برای پروژه داده کاوی خود هستند

گروه متلب پروژه با بهره گیری برترین اساتید ایران آمادگی دارد انجام پروژه های داده کاوی  data miningرا در تمامی مقاطع و در تمامی رشته ها بر عهده گرفته و با بالاترین کیفیت تحویل شما بدهد

انجام پروژه های داده کاوی یکی دیگر از خدمات گروه متلب پروژه می باشد که با داشتن تجربه بالا در انجام پروژه ، پروژه های داده کاوی شما رو تضمین میکند
انجام پروژه های داده کاوی رشته مهندسی کامپیوتر
انجام پروژه های داده کاوی هوش مصنوعی
انجام پروژه های داده کاوی رشته مهندسی برق
انجام پروژه های داده کاوی دانشجویی
انجام پروژه های داده کاوی سازمانی

برای سفارش پروژه متلب خود میتوانید با کلیک بر روی عنوان زیر پروژه متلب خود را سفارش دهید
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
انجام پروژه متلب

مشاوره و انجام پروژه های داده کاوی توسط کارشناسان متلب پروژه با قیمت دانشجویی و در کمترین زمان ممکن انجام میشود . متلب پروژه با ارائه گزارش کامل شما را به صورت کامل در نحوه انجام پروژه خود قرار خواهند داد و شما را از سایت های دیگه بی نیاز خواهند کرد

سفارش انجام پروژه های داده کاوی را به گروه متلب پروژه بسپارید و با بالاترین کیفیت پروژه خود را تحویل بگیرید

نحوه سفارش پروژه :

برای سفارش انجام پروژه های داده کاوی  data mining خود میتوانید از طریق فرم زیر اقدام نمایید کارشناسان متلب پروژه در کمترین زمان ممکن پروژه شما را بررسی کرده و خدمت شما اطلاع خواهند داد
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
کیفیت انجام پروژه :

متلب پروژه به عنوان تنها وب سایت انجام پروژه دارای نماد اعتماد الکترونیکی همیشه سعی داشته است بالاترین کیفیت در انجام پروژه های داده کاوی  data mining را داشته باشد

زمان انجام پروژه :
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
 انجام پروژه های داده کاوی data mining توجه به زمانی که مشتری تعیین میکند انجام میشود و سعی بر این بوده که در کوتاه ترین زمان ممکن پروژه  خود را دریافت کنید



:: موضوعات مرتبط: weka-python -clementin-matlab new , ,
:: بازدید از این مطلب : 109
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : شنبه 27 مرداد 1397 | نظرات ()
نوشته شده توسط : مطلب پروژه

با استفاده از نرم افزار قدرتمند SPSS MODELER کلیه پروژه های مربوط به داده کاوی پذیرفته می شود.
توسط: کارشناس ارشد عمران - راه و ترابری

وسط گروه متلب پروژه با بالاترین کیفیت انجام میشود برای انجام پروژه های متلب میتوانید با شماره تماس بگیرید گروه متلب پروژه با بهره گیری از مجرب ترین اساتید متلب ایران و به عنوان تنها سایت انجام پروژه در ایران دارای نماد اعتماد الکترونیکی آمادگی دارد کلیه پرین کیفیت و مناسب ترین قیمت انجام داده و تحویل شما بدهد
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
1- شبیه سازی با متلب
2- انجام کلیه سفارشات با تمامی نرم افزارهای مهندسی (متلب ، انسیس َAnsys ، آباکوسAbaqus ، فلوئنت Fluent ، سیلواکوSilvaco ، پایتونPython ، لینگو Lingo ، گمز Gams ، کلودسیم Cloudsim ، NS2 ، رایانش ابری ، hspice ، psipse )
3- انجام کلیه سفارشات در تمامی زمینه های مهندسی ( هوش مصنوعی ، پردازش تصویر ، پردازش سیگنال ، شبکه عصبی ، منطق فازی ، بینایی ماشین ، داده کاوی ، بهینه سازی ، مدل سازی ، شبیه سازی سفارشات برق قدرت ، کنترل ، الکترونیک ، مخابرات )
4- آموزش جامع متلب از مبتدی تا پیشرفته
5- آموزش تخصصی نرم افزارهای برنامه نویسی به صورت حضوری
6- انجام پروژه های شبیه سازی
7- سفارش انجام پروژه برنامه نویسی متلب
8- انجام سفارشات برنامه نویسی مهندسی
9- سفارش انجام پروژه های سیمولینک simulink
10- طراحی وب سایت های اداری و شرکتی
11- طراحی نرم افزارهای خصوصی و شرکتی و تجاری

  azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
متلب پروژه
انجام پروژه متلب
پروژه متلب
انجام پروژه های متلب
انجام پروژه دانشجویی متلب
انجام پروژه های پردازش تصویر
انجام پروژه های پردازش سیگنال
انجام پروژه های دانشجویی
انجام پروژه های هوش مصنوعی
انجام پروژه های منطق فازی
انجام پروژه های داده کاوی
انجام پروژه های شبکه عصبی
انجام پروژه های لینگو
انجام پروژه های انسیس
انجام پروژه های آباکوس
انجام پروژه های کلودسیم
انجام پروژه های گمز
انجام پروژه های پایتون
انجام پروژه های جاوا
انجام تمرین های دانشجویی
انجام پروژه های ns2
شبیه سازی با نرم افزار متلب
انجام پروژه با نرم افزار متلب
انجام پروژه های شبکه حسگر بی سیم
انجام تمرین های متلب
انجام پروژه های سیلواکو
انجام پروژه های شیمی با متلب
مشاوره پروژه متلب
انجام پروژه متلب با قیمت مناسب
انجام پروژه با قیمت دانشجویی
انجام پروژه های برق قدرت
شبیه سازی مقاله برق قدرت
انجام پروژه های هوافضا
انجام پروژه های ریاضی
انجام پروژه های فیزیک
انجام پروژه های مهندسی پزشکی
انجام پروژه های مهندسی نقت
انجام پروژه های تبدیل انرژی

 

 


azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

انجام پروژه های ees

انجام پروژه برنامه نویسی متلب
انجام پروژه های hspice
انجام پروژه های vhdl
انجام فوری پروژه
فروشگاه متلب پروژه
قیمت پروژه متلب
دانلود رایگان پروژه متلب
دانلود پروژه های آماده متلب

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com



:: موضوعات مرتبط: weka-python -clementin-matlab new , ,
:: بازدید از این مطلب : 167
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : شنبه 27 مرداد 1397 | نظرات ()
نوشته شده توسط : مطلب پروژه

در حوزه های داده کاوی، متن کاوی و شبکه اجتماعی آماده همکاری در انجام پروژه های داده کاوی، متن کاوی، آموزش و برنامه نویسی هستم.


مشاوره پایان نامه و پروژه های بهینه سازی در مقالات و پایان نامه های دانشجویی با استفاده از الگوریتمهای بهینه سازی هوشمند اعم از
الگوریتم ژنتیک (GA-Genetic algorithm)
الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (ازدحام پرندگان) (PSO-Particle Swarm Optimization)
الگوریتم بهینه سازی اجتماع زنبورهای مصنوعی (ABC -Artificial Bee Colony)
الگوریتم بهینه سازی زنبورها (BA-Bee Colony)
الگوریتم بهینه سازی کوکو (COA-Cuckoo Optimization algorithm)
الگوریتم بهینه سازی جستجوی کوکو (CS-Cuckoo search)
جغرافیای زیستی (BBO-Biogeography Based Optimization)

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

 

الگوریتم رقابت استعماری (ICA-Imperialist competitive algorithm)

الگوریتم بهینه سازی مورچگان (Ant Colony Optimization)(ACO)
الگوریتم بهینه سازی ملاقات پرندگان (Bird mating optimizer)(BMO)
الگوریتم بهینه سازی جستجوی هارمونی (Harmony Search)(HS)
الگوریتم بهینه سازی تکامل تفاضلی (Differential evolution)(DE)
الگوریتم بهینه سازی غذایابی باکتری (Bacterial foraging optimization algorithm (BFOA)
الگوریتم بهینه سازی کرم شب تاب (firefly algorithm)(FA)
الگوریتم بهینه سازی باکتریها (BAT ALGORITHM)
الگوریتم بهینه سازی شبیه سازی تبرید (Simulated Annealing)(SA)
الگوریتم بهینه سازی آموزش-یادگیری (A teaching learning based optimization)(TLBO)
و .....

بهینه سازی با الگوریتم های ابتکاری و فراابتکاری (شامل الگوریتم ژنتیک ، ازدحام ذرات ، رقابت استعماری ، جستجوی فاخته ، مورچگان ، کلونی زنبور عسل ، غذایابی باکتری ، جهش قورباغه ، شکار گرگ ها ، تفاضل تکاملی ، جستجوی ممنوعه ، کرم شب تاب ، جستجوی هارمونی و صدها الگوریتم بهینه سازی دیگر)

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

پروژه های ترکیبی الگوریتم های ابتکاری و فراابتکاری و هوش مصنوعی مثل الگوریتم ژنتیک و شبکه عصبی، الگوریتم ازدحام ذرات و سیستم نورو فازی (ANFIS) و بهبود آن با الگوریتم های فراابتکاری

پروژه های مرتبط با سیستمهای فازی، شبکه عصبی و فازی - عصبی

پروژه های مرتبط با بهینه سازی سیستم های برق قدرت مکانیک شیمی عمران و ... به استفاده از الگوریتم های ابتکاری و فراابتکاری

انجام پروژه های داده کاوی (Data Mining) در زمینه های دسته بندی (Classification)، خوشه بندی (Clustering)، پیش بینی (Prediction)، انتخاب ویژگی (Feature Selection) و قواعد انجمنی (Association Rules) با استفاده از روش ها و الگوریتم های مختلفی نظیر:
1 - شبکه های عصبی مصنوعی چند لایه پرسپترون
2 - شبکه های عصبی مصنوعی با تابع پایه شعاعی
3 - درخت تصمیم گیری طبقه بندی و رگرسیونی
4 - مدل های درختی
5 - ماشین بردار پشتیبان SVM (طبقه بندی و رگرسیون)
6 - سیستم های استنباط فازی
7 - سیستم های استنباط فازی - عصبی
8 - سیستم استنباط بیزین
9 - , ....

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

با استفاده از نرم افزارهای:

Clementine , SPSS , WEKA , Rapid Miner , Qnet , MATLAB

طراحی و بهینه سازی کنترل کننده فازی (FUZZY PID) در متلب

طراحی کنترل کننده PID با استفاده از الگوریتم های فراابتکاری از جمله ژنتیک ، ازدحام ذرات ، رقابت استعماری ، حستجوی فاخته و ...

خدمات ارائه شده در بالا به صورت پکیج زیر ارائه خواهد شد که عبارتند از:
- نوشتن و ارائه کدهای متلب کلیه الگوریتمهای بهینه سازی
- آموزش کاربردی تمامی الگوریتمها در کلیه مسائل مهندسی و مدیریت و سایر رشته ها
- ارائه پاورپوینت های آماده برای ارائه کلیه الگوریتمها
- پیاده سازی، شبیه سازی، نگارش و انجام فصل چهارم پایان نامه

همچنین این موسسه آماده ارائه انواع خدمات مشاوره و تحلیل آماری برای عموم مراجعین اعم از صنعتگران ، مهندسین ، دانشجویان و... می باشد. این خدمات شامل

تجزیه و تحلیل سری های زمانی تک متغیره و چند متغیره

تجزیه و تحلیل داده های پرسشنامه
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
تجزیه و تحلیل با روش AHP فازی

تجزیه و تحلیل با روش حداقل مربعات جزیی (SmartPLS)

تجزیه و تحلیل با استفاده از معادلات ساختاری



:: موضوعات مرتبط: weka-python -clementin-matlab new , ,
:: بازدید از این مطلب : 102
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : شنبه 27 مرداد 1397 | نظرات ()
نوشته شده توسط : مطلب پروژه

مشاوره تهیه پروپوزال
برنامه نویسی
تجزیه و تحلیل آماری انواع پایان نامه
نرم افزارهای:
Spss, Lisrel, Eviews, Topsis, Expert choice, Excel, Edraw
تهیه فصلهای مختلف پایان نامه
پروپوزال ، پیشینه پژوهشی ، روش پژوهش ، تحلیلهای آماری و مدیریتی ، بحث و نتیجه گیری
استخراج مقاله از پایان نامه
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
- مشاوره و مطالعات آماری در تمامی رشته ها و شاخه ها؛ شامل جمع آوری داده ها، تحلیل و پردازش اطلاعات از طریق نرم افزارهای پیشرفته آماری و ارائه نتایج در قالب گزارشات.
- آنالیز آماری فصل 4 پایان نامه با نرم افزارهای پیشرفته از جمله: spss، lisrel، AHP، Mintab، Amos، EQS ، SPLS (اسمارت پلاس)، شبکه عصبی، شبکه عصبی فازی در Matlab
- پروپوزال نویسی
- طراحی پرسشنامه
- تدوین مقاله
- مشاوره در زمینه روش شناسی تحقیق ( متدولوژی )
- مشاوره و مطالعات سری های زمانی
- انجام پروژه های داده کاوی با روشهای طبقه بندی، خوشه بندی، پیش بینی، وابستگی مؤلفه ها، شبکه عصبی و سایر الگوریتم ها با نرم افزارهای مرتبط: MATLAB، SPSS، WEKA،
ویرایش دقیق و کامل پایان ‏نامه ، مقاله و ... با قیمت مناسب شامل:
- تایپ ، صفحه‏ آرایی ، ویرایش
- شماره گذاری صفحات طبق قوانین پایان نامه (صفحات بدون شماره ، شماره گذاری با حروف ابجد و شماره صفحات به صورت عددی)
- فهرست مطالب و فهرست اشکال و جداول و نمودارها همراه با درج خودکار شماره صفحات
- شماره گذاری عناوین اصلی و فرعی و اشکال و جداول و نمودارها و فرمولهای ریاضی به صورت خودکار
- بخشبندی فصل‌ها

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

 

- جدول ، نمودار ، پاورقی فارسی ، پاورقی لاتین ، فرمول ریاضی

- تایپ فارسی ، تایپ لاتین ، تایپ فارسی و لاتین
- ویرایش و اصلاح متون تایپ شده طبق آئین نامه نگارش و تدوین پایان نامه و یا مقاله
- تایپ در برنامه PowerPoint همراه با اسلایدهای متنوع در رابطه با هر عنوان و انیمیشن و افکت
- چک پرینت ، پرینت نهائی
- تحویل کار (در برنامه Word ، به صورت فایل PDF ، رایت در CD و ارسال توسط email) ، توسط تایپیست باتجربه با 10 سال سابقه کار همه روزه حتی روزهای تعطیل.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

ویرایش دقیق و کامل پایان نامه و مقاله



:: موضوعات مرتبط: weka-python -clementin-matlab new , ,
:: بازدید از این مطلب : 99
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : شنبه 27 مرداد 1397 | نظرات ()
نوشته شده توسط : مطلب پروژه

انواع پروژه های مرتبط با مباحث هوش مصنوعی و داده کاوی با نرم افزارهای متلب، رپیدماینر، وکا و پایتون. انجام پروژه های دانشجویی و تمرینات درسی و مشاوره پایان نامه های کارشناسی و ارشد کامپیوتر. انجام پروژه های متلب و پردازش تصویر.

 

 

داده کاوی

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

مشاوره و انجام پایان نامه و پروژه های کارشناسی ارشد داده کاوی

الگوریتم های دسته بندیClassification

درخت تصمیم :C5.0 ، CHAID ، C&R ،QUEST ، RandomForest ،REPTree ،ID3،NBTree

شبکه عصبی :Neural Net ،perceptron ،AutoMLP

شبکه بیزین : Bayes Net،NaiveBayes

ماشین بردار پشتیبان : SVM ،LibSVM ،Support Vector Machine (Linear)

رگرسیون : Regression ، Logeistic

نزدیکترین همسایه: KNN

الگوریتم های خوشه بندی Clustering

خوشه بندی : k-Means ، kohonen ، Twostep ، Anomaly

الگوریتم های قواعد انجمنی : Apriori ، Carma ، Sequence ، FP-Growth

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکا

 


azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

 

Weka

 

نرم‌افزار Weka در دانشگاه Waikato واقع در نیوزلند توسعه یافته است و اسم آن از عبارت”Waikato Environment for knowledge Analysis” استخراج گشته است. همچنین Weka ، نام پرندهای با طبیعت جستجوگر است که پرواز نمیکند و در نیوزلند، یافت میشود.

این سیستم به زبان جاوا نوشته شده و بر اساس لیسانس عمومی و فراگیر GNU انتشار یافته است.Weka تقریباً روی هر پلت فرمی اجرا میشود و نیز تحت سیستم عاملهای لینوکس، ویندوز، و مکینتاش، و حتی روی یک منشی دیجیتالی شخصی، آزمایش شده است.

نرم افزار Weka ، پیاده سازی الگوریتمهای مختلف یادگیری را فراهم میکند و به آسانی میتوان آنها را به مجموعه های داده خود اعمال کرد.

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار رپید ماینر RapidMiner

بنابر تحقیقات انجام شده نرم افزار RapidMiner یکی از پرکاربرد ترین نرم افزارهای داده کاوی طی سال های اخیر بوده است.

متن باز بودن و استفاده از کتابخانه های آن برای برنامه نویسان به همراه امکان استفاده از محیط گرافیکی آن بدون استفاده از دانش برنامه نویسی باعث گشته طیف متنوعی از کاربران به سراغ این ابزار متمایل گردند. تنوع الگوریتم های آماده سازی و مدلسازی در این ابزار باعث شده تا بسیاری از پروژه های تحقیقاتی، آکادمیک و همچنین پروژه های اجرایی حداقل بخشی از روند پیاده سازی مدل ها را در این ابزار مورد آزمایش قرار دهند.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

 

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین Clementine12

این نرم افزار برای آنالیزهای آماری به صورت سرور و کلاینت استفاده می شود و در واقع محاسبات بسیار پیچیده را به صورت متمرکز می توان به وسیله آن انجام داد. این نرم افزار ابتدا تحت سیستم عاملهای یونیکس و لینوکس اجرا می شد ولی نسخه های جدید آن در محیط ویندوز نیز قابل نصب است قابلیت استفاده از پایگاه داده هایی مانند SQL را نیز دارد.

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار SPSS Modeler14.2

IBM SPSS نرم‌افزار رایانه‌ای است که برای تحلیل‌های آماری به کار می‌رود. SPSS مخفف عبارت Sciences Statistical Package for the Social به معنی بسته ی آماری برای علوم اجتماعی می باشد. IBM SPSS Modeler نرم افزاری از شرکت SPSS است که در ابتدا با نام کلمنتاین (Clementine 12) ارائه می شد که در نسخه جدید به SPSS Modeler تغییر نام پیدا کرد. این نرم افزار یکی از بهترین ابزارهای داده کاوی است و برنامه ای حرفه ای برای انجام محاسبات پیچیده و آنالیزهای آماری به صورت سرور و کلاینت می باشد که بیشتر توسط دانشجویان مهندسی صنایع و مدیریت مالی و اقتصاد مورد استفاده قرار می گیرد.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com



:: موضوعات مرتبط: weka-python -clementin-matlab new , ,
:: بازدید از این مطلب : 164
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : شنبه 27 مرداد 1397 | نظرات ()
نوشته شده توسط : مطلب پروژه

using ANN model

: نقاط استقرار اورژانسی رتبه بندی نقاط با استفاده از شبکه های عصبی
انجام پروژه داده کاوی

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

یکی از زمینه های اصلی انجام پروژه و شبیه سازی نرم افزاری بحث داده کاوی می باشد

بسیار از دانشجویان به این مهم علاقه بسیاری دارند

هرچند در صنعت و بازار کسب و کار هم داده کاوی کاربردهای فراوانی دارد

معمولا داده کاوی با نرم افزار متلب انجام می شود
پروژه داده کاوی در نرم افزار

یک نمونه از سیستم تشخیص نفوذ هوشمند توصیف شده ‫که نشان دهنده تاثیر تکنیک‏های داده کاوی که از منطق فازی استفاده می‏کنند، است. این سیستم دو رویکرد مجزا تشخیص نفوذ را ‫ترکیب کرده است. 1) تشخیص نفوذ غیر متعارف با استفاده از تکنیک‏های داده کاوی فازی و 2) تشخیص سو استفاده با استفاده از ‫تکنیک‏های سیستم خبره سنتی مبتنی بر قانون. از نقاط قوت این مقاله نیز سرعت بالا در پیش بینی و دقت قابل قبول آن می باشد ‫ولی روش مورد استفاده نسبتا پیچیده می‏باشد. ‫استفاده از ماشین بردار پشتیبان همانند سایر زمینه‏ها برای سیستم‎های تشخیص نفوذ نیز بکار رفته است.
انجام داده کاوی در نرم افزار متلب
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
مدل­هایی مانند درخت مدل خطی محلی،روش نمودار

CUSUM گاما، روش­های داده کاوی براساس الگوریتم ژنتیک،الگوریتم کلونی مورچگان و... به منظور پیش بینی و مدیریت ریزش مشتریان استفاده شده است.

از این روش­ها در پیش بینی ریزش مشتریان بانک­ها،بیمه،شرکت­های مخابراتی بیشتر از سایر کسب و کارها بهره برده شده است.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

از نتایج محاسباتی که توسط تکنیک­های جدید انجام پروژه داده کاوی به وسیله­ی محققان انجام شده است، شبکه­ی عصبی یکی از با دقت ترین تکنیک­ها و به دنبال آن تجزیه و تحلیل جداکننده­ی خطی، رگرسیون لجستیک، درختان تصمیم و نزدیک­ترین همسایه بوده اند. در قیاس با روش های دیگر آن ها نتیجه گرفتند که مدل های شبکه ی عصبی با دقت تر، مقاوم تر و قابل پذیرش تر می باشند



:: موضوعات مرتبط: weka-python -clementin-matlab new , ,
:: بازدید از این مطلب : 102
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : شنبه 27 مرداد 1397 | نظرات ()
نوشته شده توسط : مطلب پروژه

مشاوره انجام پایان نامه و پروژه های داده کاوی متن کاوی و بیگ دیتا مشاوره و انتخاب موضوع پایان نامه
تحویل مرحله به مرحلهانجام پروژه ها و پایان نامه های داده کاوی (Data Mining) در زمینه های
رده بندی (Classification)
خوشه بندی (Clustering)

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

 

پیش بینی (Prediction)

متن کاوی(Text mining)
انتخاب ویژگی (Feature Selection)
قواعد انجمنی (Association Rules)
انجام پروژه و پایان نامه ها ی با روش تحلیل پوششی داده ها با نرم افزار EMS
و …استفاده از الگرویتم های
۱ -شبکه عصبی مصنوعی(ANN)

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

۲ – شبکه های عصبی مصنوعی (RBF)

۳ – درخت تصمیم با شاخص جینی و آنتروپی
۴ – بگینگ و بوستینگ
۵ – ماشین بردار پشتیبان
۷ – سیستم استنباط بیزین
۸-الگوریتم ژنتیک , ازدحام ذرات
۹-الگوریتم های فراابتکاری
۱۰-قواعد همسایگی با fp-growth,apriory
۱۳-تحلیل نتایج با رسم نمودار Roc
۱۱-انواع مختلف روش های انتخاب ویژگی:شاخص ریلیف، ازدحام ذرات،شاخص جینی و …
۱۵-انواع روش های نمونه برداری و بیش نمونه گیری
۱۶-روش های حل مشکل رده نامتوازن
۱۷-تشخیص داده پرت
۱۸-تشخیص داده پرت محلی
انجام پروژه های رپیدماینر در کوتاهترین زمان ممکن با کمترین قیمت با مشاوره وآموزش اجرای پروژه
انجام پروژه های داده کاوی با مشاوره و آموزش کامل

 

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com



:: موضوعات مرتبط: weka-python -clementin-matlab new , ,
:: بازدید از این مطلب : 174
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : شنبه 27 مرداد 1397 | نظرات ()
نوشته شده توسط : مطلب پروژه

برای صحبت در خصوص هر یک از عناوین زیر و مشاوره رایگان از طریق تلگرام با آی دی research_moghimi@ ارتباط برقرار کنید

انجام پروژه های داده کاوی (Data Mining) با تمام ابزار های داده کاوی از جمله رپیدماینر، وکا و … در زمینه های زیر قابل انجام است

انجام پروژه های داده کاوی data mining با نرم افزار متلب ، R ، کلمنتاین ، وکا weka ، رپیدماینر ، spss

رده بندی (Classification)

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

 

الگوریتم های دسته بندیClassification

خوشه بندی (Clustering)

خوشه بندی : k-Means ، kohonen ، Twostep ، Anomaly

پیش بینی (Prediction)

درخت تصمیم :C5.0 ، CHAID ، C&R ،QUEST ، RandomForest ،REPTree ،ID3،NBTree

شبکه عصبی :Neural Net ،perceptron ،AutoMLP

شبکه بیزین : Bayes Net،NaiveBayes

ماشین بردار پشتیبان : SVM ،LibSVM ،Support Vector Machine (Linear)

رگرسیون : Regression ، Logeistic

الگوریتم های قواعد انجمنی : Apriori ، Carma ، Sequence ، FP-Growth

انتخاب ویژگی (Feature Selection)

نزدیکترین همسایه:

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

KNN

الگوریتم های خوشه بندی Clustering

نرم افزار weka RapidMiner
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار weka
آموزش نرم افزار کلمنتاین Clementine

آموزش نرم افزار IBM SPSS Modeler

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارClementine

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار IBM SPSS Modeler

فرآیند داده کاوی CRISP-DM
آشنایی با قابلیت های SPSS Modeler
فرآیند داده کاوی در SPSS Modeler
شناسایی و آماده سازی مقدماتی داده ها
فراخوانی داده ها در محیط SPSS Modeler
بررسی مفاهیم Storage و Type و اهمیت آنها
یکپارچه سازی داده ها (Merge and Append)
بررسی شاخص های کیفی داده ها (Data Audit)
مطالعه توصیفی و استنباطی داده ها در SPSS Modeler
مدل های پیش بینی کننده
طبقه بندی با انواع درخت های تصمیم در SPSS Modeler
استفاده از درخت های رگرسیونی به منظور پیش بینی
ساخت مدل های پیش بینی کننده با شبکه های عصبی مصنوعی
ارزیابی مقدماتی مدلهای پیش بینی کننده

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار RapidMiner

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار weka

مشاوره در زمینه پروژه های داده کاوی
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار weka RapidMiner
مشاوره در زمینه پروژه های داده کاوی

در مقاطع کارشناسی و کارشناسی ارشد

با نرم افزار Weka- Clementine

خوشه بندی : k-Means ، kohonen ، Twostep ، Anomaly

الگوریتم های قواعد انجمنی : Apriori ، Carma ، Sequence ، FP-Growth

پیش بینی عود مجدد سرطان پستان به کمک داده کاوی

کاربرد داده کاوی در پیدا کردن انواع خرابی در شبکه ایرانسل

ارائه چارچوبی برای شناسایی رابطه بین خصوصیات دستگیرشدگان با نوع مواد مخدرمکشوفه

تحلیل سبد سهام به منظور شناسایی الگوهای رایج در رفتار سهامداران

کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری سرطان ریه

بررسی عوامل موثر بر بیماری افسردگی و ارائه راهکارهایی جهت کاهش آن

طراحی یک متدولوژی مبتنی بر RFMجهت سنجش وفاداری مشتریان

کاربرد داده کاوی در بیمه – قراردادهای سود اور و زیان آور

آموزش نرم افزار کلمنتاین Clementine 12
آموزش نرم ۱۴٫۲ افزارIBM SPSS Modeler
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارClementine 12
شناسایی و آماده سازی مقدماتی داده ها
فراخوانی داده ها در محیط SPSS Modeler14.2
بررسی مفاهیم Storage و Type و اهمیت آنها
یکپارچه سازی داده ها (Merge and Append)
بررسی شاخص های کیفی داده ها (Data Audit)
مطالعه توصیفی و استنباطی داده ها در SPSS Modeler14.2
مدل های پیش بینی کننده
طبقه بندی با انواع درخت های ت

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

 

صمیم در SPSS Modeler14.2

استفاده از درخت های رگرسیونی به منظور پیش بینی
ساخت مدل های پیش بینی کننده با شبکه های عصبی مصنوعی
ارزیابی مقدماتی مدلهای پیش بینی کننده
انجام پروژه های داده کاوی data mining با نرم افزار متلب ، R ، کلمنتاین ، وکا weka ، رپیدماینر ، spss
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار رپید ماینر rapidminer
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکاweka
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارSPSS Modeler14.2
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین Clementine12

کاربرد داده کاوی در بیماری سرطان ، خوش خیم و بد خیم

کاربرد داده کاوی در پیش بینی وضعیت تحصیلی دانشجویان با تکنیک های داده کاوی

رگرسیون : Regression ، Logeistic

شبکه های عصبی مصنوعی چند لایه پرسپترون

شبکه های عصبی مصنوعی با تابع پایه شعاعی

درختان تصمیم گیری طبقه بندی و رگرسیونی

مدل های درختی

ماشین های بردار حامی طبقه بندی و رگرسیونی

سیستم های استنباط فازی

سیستم های استنباط فازی – عصبی

سیستم استنباط بیزین

قواعد انجمنی(Association Rules)

شبکه عصبی مصنوعی یا ANN

درخت تصمیم

 

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

عوامل موثر بر بروز بیماری دیابت و ارائه راهکار جهت کاهش آن

کاربرد داده کاوی در اعتیاد به مواد مخدر

کاربرد داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری- کالاهای مرجوعی

کاربرد داده کاوی در شناسایی باکتری ها

نزدیکترین همسایه KNN

کاربرد داده کاوی بر تصادفات جاده ای و ارائه راهکار های برای کاهش آن

هرس درخت تصمیم

الگوریتم های خوشه بندی Clustering

کاربرد داده کاوی در روش های پیشگیری از بارداری

درخت تصمیم با شاخص جینی

آنتروپی

درخت تصمیم C5.0

درخت های تصمیم CHAID ، C&R ،QUEST ، RandomForest ،REPTree ،ID3،NBTree

بگینگ  و بوستینگ

ماشین بردار پشتیبان

کاربرد داده کاوی در تشخیص اختلالات در کبد

ماشین بردار پشتیبان با بهینه ساز ازدحام ذرات

سیستم استنباط بیزین

شبکه عصبی  Neural Net ، perceptron ،AutoMLP

الگوریتم ژنتیک

کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری هپاتیت

کاربرد داده کاوی در بازی شطرنج

داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های قواعد انجمنی (Association Rules)

داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های وب سرویس

کاربرد داده کاوی در بیماری تیروئید

داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های متن کاوی

کاربرد داده کاوی در ثبت نام در مهد کودک

داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های اینترنت اشیاء

داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های  قواعد همسایگی با fp-growth,apriory

کاربرد داده کاوی در پیش بینی درآمد

داده کاوی در پیش بینی سرطان سینه با استفاده از ماموگرافی

کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری مزمن کلیه

کاربرد داده کاوی در پزشکی : سوءتغذیه

شبکه بیزین : Bayes Net NaiveBayes

مشاوره و انجام پایان نامه و پروژه های کارشناسی ارشد داده کاوی

الگوریتم های دسته بندیClassification

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین Clementine12

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار SPSS Modeler14.2

ازدحام ذرات

الگوریتم های دسته بندیClassification

الگوریتم های فراابتکاری

قواعد همسایگی

 

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

آموزش نرم افزار کلمنتاین Clementine 12
آموزش نرم ۱۴٫۲ افزارIBM SPSS Modeler
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارClementine 12
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار.۲ ۱۴ IBM SPSS Modeler
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار رپیدماینر rapidminer
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکا weka
فرآیند داده کاوی CRISP-DM
آشنایی با قابلیت های SPSS Modeler14.2
فرآیند داده کاوی در SPSS Modeler14.2
شناسایی و آماده سازی مقدماتی داده ها
فراخوانی داده ها در محیط SPSS Modeler14.2
بررسی مفاهیم Storage و Type و اهمیت آنها
یکپارچه سازی داده ها (Merge and Append)
بررسی شاخص های کیفی داده ها (Data Audit)
مطالعه توصیفی و استنباطی داده ها در SPSS Modeler14.2
مدل های پیش بینی کننده
طبقه بندی با انواع درخت های تصمیم در SPSS Modeler14.2
استفاده از درخت های رگرسیونی به منظور پیش بینی
ساخت مدل های پیش بینی کننده با شبکه های عصبی مصنوعی
ارزیابی مقدماتی مدلهای پیش بینی کننده
انجام پروژه های داده کاوی رشته مهندسی کامپیوتر
انجام پروژه های داده کاوی هوش مصنوعی

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

انجام پروژه های داده کاوی رشته مهندسی برق

انجام پروژه های داده کاوی دانشجویی
انجام پروژه های داده کاوی سازمانی
انجام پروژه های داده کاوی data mining با نرم افزار متلب ، R ، کلمنتاین ، وکا weka ، رپیدماینر ، spss
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار رپید ماینر rapidminer
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکاweka
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارSPSS Modeler14.2
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین Clementine12

fp-growth

Apriory

ماشین بردار پشتیبان  SVM  مانند LibSVM ،Support Vector Machine (Linear)

تحلیل نتایج با رسم نمودار Roc

انواع مختلف روش های انتخاب ویژگی:شاخص ریلیف، ازدحام ذرات،شاخص جینی و …

کاربرد داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری – تحلیل سبد بازار

انواع روش های نمونه برداری و بیش نمونه گیری

کاربرد داده کاوی در مخابرات ، سفارشی سازی در خدمات به مشتریان

تشخیص داده پرت با کانزدیکترین همسایه

تشخیص داده پرت محلی

رده بندی (Classification)

وب کاوی (Web Mining)

انتخاب ویژگی (Feature Selection)

قواعد انجمنی (Association Rules)

کاربرد داده کاوی در پیش بینی شرکتهای ورشکسته از نظر اقتصادی

کاربرد داده کاوی در بازاریابی بانکی

 

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

خوشه بندی (Clustering)

کاربرد داده کاوی بر روابط بین نمرات آزمون های ورودی با عملکرد شغلی و وضعیت ارتقاء آنان

پیش بینی (Prediction)

کاربرد داده کاوی در تشخیص شناسایی ایمیل های اسپم

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

 

متن کاوی(Text mining)

کاربرد داده کاوی در تشخیص قارچ های سمی از غیر سمی

شبکه عصبی :Neural Net ،perceptron ،AutoMLP

شبکه بیزین : Bayes Net،NaiveBayes

ماشین بردار پشتیبان : SVM ،LibSVM ،Support Vector Machine (Linear)

رگرسیون : Regression ، Logeistic

نزدیکترین همسایه: KNN

الگوریتم های خوشه بندی Clustering

خوشه بندی : k-Means ، kohonen ، Twostep ، Anomaly

الگوریتم های قواعد انجمنی : Apriori ، Carma ، Sequence ، FP-Growth

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکا Weka

روش های حل مشکل رده نامتوازن

پیش بینی نرخ بیکاری با استفاده از سری زمانی

کاربرد داده کاوی در شناسایی تذکرات جعلی با استفاده از روش شباهت بین تذکرات

الگوریتم ژنتیک

انجام پروژه های داده کاوی رشته مهندسی کامپیوتر
انجام پروژه های داده کاوی هوش مصنوعی
انجام پروژه های داده کاوی رشته مهندسی برق

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

انجام پروژه های داده کاوی دانشجویی

انجام پروژه های داده کاوی سازمانی

داده کاوی پزشکی : کاربرد داده کاوی در پیش بینی سوختگی

الگوریتم ازدحام ذرات

الگوریتم های فراابتکاری

کاربرد داده کاوی در بیماری قلبی

شبکه عصبی مصنوعی(ANN)

شبکه های عصبی مصنوعی (RBF)

کاربرد داده کاوی در بیماری سرطان ریه

پیش بینی عودمجدد سرطان پستان به کمک داده کاوی

کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری اپاندیس

درخت تصمیم با شاخص جینی و آنتروپی

کاربرد داده کاوی در هدفمند کردن انتخاب رشته دانشگاهی کاربرد داده کاوی در پیش بینی تصادفات جاده ای

شبکه های عصبی PCNN

کاربرد داده کاوی در طبقه بندی حیوانان

بگینگ و بوستینگ

کاربرد داده کاوی در پیدا کردن انواع خرابی در شبکه ایرانسل

ماشین بردار پشتیبان

سیستم استنباط بیزین

 

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

بررسی الگوریتم های مختلف شبکه های گیرید

داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های دسته بندی (Classification)

داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های خوشه بندی (Clustering)

نرم‌افزار Weka در دانشگاه Waikato واقع در نیوزلند توسعه یافته است و اسم آن از عبارت”Waikato Environment for knowledge Analysis” استخراج گشته است. همچنین Weka ، نام پرندهای با طبیعت جستجوگر است که پرواز نمیکند و در نیوزلند، یافت میشود.

این سیستم به زبان جاوا نوشته شده و بر اساس لیسانس عمومی و فراگیر GNU انتشار یافته است.Weka تقریباً روی هر پلت فرمی اجرا میشود و نیز تحت سیستم عاملهای لینوکس، ویندوز، و مکینتاش، و حتی روی یک منشی دیجیتالی شخصی، آزمایش شده است.

داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های  پیش بینی

داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های Prediction

داده کاوی (Data Mrining) در زمینه های انتخاب ویژگی (Feature Selection)

تحلیل نتایج با رسم نمودار Roc

انواع مختلف روش های انتخاب ویژگی:شاخص ریلیف، ازدحام ذرات،شاخص جینی و …

پیش بینی واستخراج الگوهای مرتبط با مصرف گاز با استفاده از تکنیک های داده کاوی

انواع روش های نمونه برداری و بیش نمونه گیری

کاربرد داده کاوی در شناسایی نوع خودرو

موزش نرم افزار کلمنتاین Clementine 12

آموزش  نرم افزار۱۴

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

 

IBM SPSS Modeler

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزارClementine 12

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار ۱۴ IBM SPSS Modeler

فرآیند داده کاوی CRISP-DM

آشنایی با قابلیت های SPSS Modeler14.2

فرآیند داده کاوی در SPSS Modeler14.2

شناسایی و آماده سازی مقدماتی داده ها

فراخوانی داده ها در محیط SPSS Modeler14.2

بررسی مفاهیم Storage و Type و اهمیت آنها

یکپارچه سازی داده ها (Merge and Append)

بررسی شاخص های کیفی داده ها (Data Audit)

مطالعه توصیفی و استنباطی داده ها در SPSS Modeler14.2

مدل های پیش بینی کننده

طبقه بندی با انواع درخت های تصمیم در SPSS Modeler14.2

استفاده از درخت های رگرسیونی به منظور پیش بینی

ساخت مدل های پیش بینی کننده با شبکه های عصبی مصنوعی

ارزیابی مقدماتی مدلهای پیش بینی کننده

روش های حل مشکل رده نامتوازن

تشخیص داده پرت

الگوریتم ژنتیک

کاربرد داده کاوی در بانک ، مشتریان خوش حساب و بد حساب

شبکه عصبی

هوش مصنوعی

بهینه سازی

کمک در پروژه های سمینار

الگوریتم چندهدفه

تکاملی

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

 

سیمولینک

تشخیص داده پرت محلی

انجام پایان نامه و مقاله داده کاوی

انجام پایان نامه و پروژه دانشجویی
کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری افسردگی
کاربرد داده کاوی در پیش بینی وضعیت تحصیلی دانش آموزان

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار.۲ ۱۴ IBM SPSS Modeler
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار رپیدماینر rapidminer
انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکا weka
فرآیند داده کاوی CRISP-DM
آشنایی با قابلیت های SPSS Modeler14.2
فرآیند داده کاوی در SPSS Modeler14.2
کاربرد داده کاوی در تشخیص پروتین ویروس انفولانزا
کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری کبد

انجام پایان نامه داده کاوی

مشاوره آنلاین رایگان

مشاوره رایگان

مشاوره دانشجویی

انجام پروژه پایان نامه های داده کاوی با WEKA

پایان نامه داده کاوی

دانلود پایان نامه داده کاوی در پایگاه داده های بزرگ

انجام پروژه های داده کاوی

انجام پروژه های داده کاوی با متلب

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

 

انجام پروژه های داده کاوی رشته مهندسی کامپیوتر

انجام پروژه های داده کاوی هوش مصنوعی

انجام پروژه های داده کاوی رشته مهندسی برق

انجام پروژه های داده کاوی دانشجویی

سیستم پشتیبان تصمیم جهت کاهش تصادفات جاده ای

کاربرد داده کاوی در رای گیری در گنگره امریکا

کاربرد داده کاوی در پیش بینی شرایط مختلف پوست

چارچوب برای شناسایی رابطه بین خصوصیات دستگیر شدگان با نوع مواد مخدر

کاربرد داده کاوی در پیش بینی میزان مصرف برق مشترکین

انجام پروژه های داده کاوی سازمانی

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار وکا Weka

کاربرد داده کاوی در اعتیاد به مواد مخدر
کاربرد داده کاوی در بیماری سرطان ریه
کاربرد داده کاوی در رضایت شهروندان از خدمات ودفاتر الکترونیک
کاربرد داده کاوی در مدیریت ارتباط با مشتری با رویکرد پرتال
کاربرد داده کاوی در پیش بینی مصرف گاز خانگی

درخت تصمیم :C5.0 ، CHAID ، C&R ،QUEST ، RandomForest ،REPTree ،ID3،NBTree

نرم افزار Weka ، پیاده سازی الگوریتمهای مختلف یادگیری را فراهم میکند و به آسانی میتوان آنها را به مجموعه های داده خود اعمال کرد.

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار رپید ماینر RapidMiner

بنابر تحقیقات انجام شده نرم افزار RapidMiner یکی از پرکاربرد ترین نرم افزارهای داده کاوی طی سال های اخیر بوده است.

طراحی متدلوژی RFM جهت سنجش وفاداری مشتریان بانک
تحلیل رفتار مشترکین تلفن ثابت شرکت مخابرات
کاربرد داده کاوی در تشخیص بیماری سرطان سینه
کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری دیابت
کاربرد داده کاوی در مدیریت بانکداری – مشتریان خوش حساب و بد حساب
بهبود اعتبار سنجی مشتریان بانک با رویکرد رده بندی
کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری قلبی

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

 

پیاده سازی با استفاده از نرم افزار های Clementine, SPSS, WEKA, Rapid Miner, Qnet, MATLAB

مشاوره و آموزش جهت انجام پروژه های دانشجویی (پروژه دانشجویی) برای دانشجویان ایرانی داخل و خارج ازکشور

انجام کلیه پروژه های تحقیقاتی درزمینه مختلف

مشاوره و آموزش جهت شبیه سازی و پیاده سازی پایان نامه و پروپوزال های دانشجویی کارشناسی ارشد ودکتری دانشگاه های داخل وخارج ازکشوررشته کامپیوتروفناوری اطلاعات و…….

مشاوره رایگان وآموزش  انتخاب موضوع پایان نامه

کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری تیروئید
کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری مزمن کلیه
کاربرد داده کاوی در پیش بینی مصرف برق خانگی
کاربرد داده کاوی در بازار یابی بانکی
کاربرد داده کاوی در بدافزار تروجان ها با تکنیک های داده کاوی
کاربرد داده کاوی در پیش بینی عملکرد اساتید
کاربرد داده کاوی در خوشه بندی رشته های تحصیلی براساس معدل و ترم گذرانده

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار رپید ماینر RapidMiner

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار کلمنتاین Clementine12

انجام پروژه های داده کاوی با نرم افزار SPSS Modeler14.2

تمامی خدمات مربوط به تهیه پیشنهادیه پایان نامه( proposal )

مشاوره و ویراستاری پایان نامه های مرتبط با فناوری اطلاعات و کامپیوتر

بینایی ماشین Image Processing & Machine vision

پایان نامه ارشد پردازش تصوبر

پایان نامه ارشد داده کاوی

پایان نامه کارشناسی ارشد بیگ دیتا

پایان نامه ارشد اینرتنت اشیا

داده های بزرگ

 

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com



:: موضوعات مرتبط: weka-python -clementin-matlab new , ,
:: بازدید از این مطلب : 121
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : شنبه 27 مرداد 1397 | نظرات ()
نوشته شده توسط : مطلب پروژه

پروژه داده کاوی

داده کاوی یا data mining  ،دانش استخراج طلاعات از داده های بسیار زیاد می باشد.داده کاوی ،اطلاعات و داده ها را استخراج و مورد تجزیه تحلیل قرار می دهد.

مشاوره پروژه های داده کاوی

تحلیل داده ها

کدنویسی نرم افزاری جهت پردازش و داده کاوی






azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
داده کاوی،در مفهوم کلی استخراج داده های نهان از میان بانک های اطلاعاتی می باشد. اکثر شرکت‌ها،سازمانها و موسسات دارای حجم زیادی از اطلاعات هستند. تکنیک‌های داده‌کاوی به استخراج و تجزیه تحلیل این اطلاعات کمک می نماید.

داده کاوی به عنوان ابزاری برای کشف جرایم،پیش بینی رفتار مشتریان، ارزیابی میزان ریسک و فروش محصولات  و یا تشخیص بیماری و ...به کار می‌رود.معمولا جهت انجام پروژه های داده کاوی از نرم افزار متلب استفاده می شود هرچند که نرم افزارهای دیگری نیز در داده کاوی کاربرد دارند.بسیاری از شرکت های بزرگ مانند  IBMنیز نرم افزارهایی را جهت داده کاوی طراحی کرده اند.

کاربردهای داده کاوی در صنعت

به علت وجود داده های زیاد و دانش و اطلاعات کم در رابطه با داده های موجود به سراغ داده کاوی می رویم.داده کاوی در بسیار از صنایع و زمینه ها کاربرد دارد.به عنوان مثال:

کاربردهای داده کاوی  در علم پزشکی

 کاربردهای داده کاوی در بانکداری
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
کاربردهای داده کاوی در صنعت بیمه

داده کاوی مرتبط با وب و شبکه های اجتماعی

داده کاوی به تصمیم گیری،پیش بینی و دسترسی به اطلاعات ضروری کمک بسیاری می نماید.

برخی از پروژ ها وفرآیندهای قابل اجرا با تکنیک های داده کاوی:

پیدا کردن بازار هدف به وسیله  داده کاوی

بهره گیری از داده کاوی در یافتن الگوی خرید مشتری
انجام پروژه داده کاوی

دسته‌بندی مشتریان بانک ها با استفاده از تکنیک های داده کاوی

تحلیل نیازهای مشتریان و تشخیص محصولات مناسب برای دسته‌های مختلف مشتریان و شناسایی گرایش های آنان در خرید

تشخیص و تعیین و اولویت بندی  فاکتورهای جذب مشتری

پیش بینی میزان خرید مشتریان از طریق داده کاوی

پیش‌بینی الگوهای کلاهبرداری از طریق کارت های اعتباری و شناسایی جرایم مالی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
تشخیص مشتریان ثابت و دسته‌بندی و خوشه‌بندی مشتریان با توجه به رفتار مشابه آنها در زمینه بانکداری و بازپرداخت وام

مدیریت ارتباط با مشتریان(بانک،بیمه و ...) و تدوین استراتژی بر اساس مشتریان هدف

داده کاوی بانکها و بیمه

تحلیل اعتبار مشتریان بر اساس داده کاوی

تحلیل پاسخگویی مشتریان به ارائه خدمات جدید بانکی

پیش بینی میزان خرید و استفاده از تسهیلات جدید

تحلیل ریسک و تخمین میزان امتیازات مشتریان بر اساس رفتار خرید
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
پیش‌بینی میزان خسارت با استفاده از تکنیک های داده کاوی

استخراج عوامل موثر در وفاداری مشتریان

شناخت نیازها و الگوهای خرید سرویس های بیمه‌ای توسط مشتریان
داده کاوی پزشکی

پیش بینی و تحلیل میزان موفقیت اعمال جراحی و تعیین میزان موفقیت روشهای درمانی در برخورد با بیماری

تعیین میزان تاثیر دارویی خاص بر بیماری مورد مطالعه و تاثیرات احتمالی آن
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
تحلیل و تشخیص بیماری با استفاده از داده های پزشکی مانند پیش بینی بیماری سرطان
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
کشف تقلب در سازمان ها با استفاده از داده کاوی

پیش بینی بازار فروش در آینده



:: موضوعات مرتبط: weka-python -clementin-matlab new , ,
:: بازدید از این مطلب : 108
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : شنبه 27 مرداد 1397 | نظرات ()
نوشته شده توسط : مطلب پروژه

گامهای انجام پروژه داده کاوی در کسب و کار
0
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
در بسیار از کسب و کارها وسازمان‌ها داده کاوی به عنوان یک جزء تکنولوژی تحلیلی (analytical technology component) در نظر گرفته می شود. در این دیدهدف استفاده از داده کاوی، رسیدن به یک جواب برای یک مشکل یا چالش کسب و کار با استفاده از ابزارهای تکنولوژیک است. همین دید اشتباه باعث شده است که مدیران کسب و کار فکر کنند که انجام پروژه خوب و بدون نقص داده کاوی یعنی خریدن نرم افزار و سخت افزار  های مرتبط با داده کاوی.
مفهوم و تعریف درست داده کاوی در کسب و کار عبارت است:
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
داده کاوی در حوزه کسب و کار یک فرایند گام به گام است که در آن متخصصان حوزه داده کاوی و متخصصان حوزه کسب و کار به صورت مداوم با ابزارها و تکنولوژی‌های داده کاوی در ارتباطات هستند تا بتوانند بهترین راه حل را برای مشکلات کسب و کار ارائه دهند. بر این اساس گام‌های داده کاوی در یک کسب و کار را می‌توانیم به صورت زیر برشماریم

    شناسایی مشکلات و چالش‌های کسب و کار
    تحلیل دقیق و موشکافانه مشکلات و چالش‌ها
    شناسایی ابزارها و تکنیک‌های مناسب داده کاوی برای حل مشکلات یا چالش‌ها
    پیاده سازی راه حل و نظارت بر خروجی

گام های بیان شده در بالا می بایست به صورت متوالی انجام شوند و وردوی هر گام، خروجی گام قبلی است. به عبارت دیگر تا یک گام انجام نشود، شروع گام بعدی ممکن نیست.

داده کاوی در کسب و کار
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
گام های داده کاوی در کسب و کار

تجربه نشان داده است که گام ” شناسایی مشکلات و چالش‌های کسب و کار ” مهم‌ترین گام در موفقیت داده کاوی در کسب و کارها است. نکته مهمی که بر اساس این تجربه قابل ذکر است؛ این است که در مهمترین گام داده کاوی، نقش متخصصان و نیروی انسانی بسیار پر رنگتر است  ابزاها و تکنولوژی  است.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
در این مطلبقصد داشتیم تا یک تعریف دقیقتر از داده کاوی از منظر کسب و کار ارائه بدهیم، و دید تکنولوژی تحلیلی محض را نسبت به داده کاوی در کسب و کار برطرف کنیم.



:: موضوعات مرتبط: weka-python -clementin-matlab new , ,
:: بازدید از این مطلب : 167
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : شنبه 27 مرداد 1397 | نظرات ()
نوشته شده توسط : مطلب پروژه

ممکن است برخی داده‌کاوی (Data Mining) را مجموعه‌ای از نرم‌افزارهای خودکار یا روش‌های ریاضی و آماری بدانند. درواقع داده‌کاوی یک فرآیند و متدولوژی است که به مدیران کمک می‌کند تا از داده‌های خام به اطلاعات ارزشمندی برسند که به بهبود تصمیم‌گیری‌های آنان منجر شود. یکی از متداول‌ترین فرآیندها برای انجام پروژه‌های داده‌کاوی، CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) نام دارد. در این مقاله به‌طور عمده به توضیح این روش خواهم پرداخت.
CRISP-DM
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
این استاندارد اولین بار در میانه دهه ۱۹۹۰ میلادی توسط گروهی از شرکت‌های اروپایی به‌عنوان روشی برای انجام پروژه‌های داده‌کاوی ارائه شد. شکل-۱ فرآیند یک پروژه داده‌کاوی را تحت این استاندارد نشان می‌دهد. این فرآیند شش مرحله‌ای از درک نیازهای اصلی کسب‌وکار شروع می‌شود و به ارائه راهکاری برای آن نیاز ختم می‌شود. اگرچه مراحل این فرآیند به دنبال یکدیگر می‌آیند اما در عمل رفت‌وبرگشت‌های زیادی بین مراحل مختلف این فرآیند وجود دارد. کسانی که درگیر پروژه‌های داده‌کاوی بوده‌اند، به‌خوبی می‌دانند که کار کردن با داده نیازمند سعی و خطا و آزمایش کردن است.
شکل-۱
گام اول: فهم کسب‌وکار

یکی از مراحل مهم یک پروژه داده‌کاوی فهم نیاز کسب‌وکار است. این کار با مطالعه و فهم دقیق نیازهای مدیریتی آغاز می‌شود. اهداف کسب‌وکار که انگیزه اصلی اجرای پروژه است باید به‌خوبی مشخص شوند. اهدافی مانند این‌که “ویژگی‌های مشترک مشتریانی که اخیراً از دست دادیم و از خدمات و محصولات شرکت‌های رقیب استفاده می‌کنند، چیست؟” یا “هر یک از مشتریان شرکت دارای چه ارزشی برای ما هستند؟” من همیشه توصیه می‌کنم بهتر است افرادی که دارای فهم خوبی از آن کسب‌وکار هستند در تمام مراحل همراه تیم پروژه داده‌کاوی باشند.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
فهم کسب‌وکار و هدف اصلی اجرای پروژه مشخص می‌کند چه داده‌هایی باید جمع‌آوری شوند، چگونه داده‌ها تحلیل شوند و چطور نتایج ارائه شوند. همچنین کمک می‌کند تا بودجه موردنیاز برای اجرا و زمان‌بندی پروژه تعیین گردد.

در مورد اهمیت پرسیدن سؤال درست برای فهم کسب‌وکار مقاله “تحول در گوگل: آیا مدیریت به درد می‌خورد؟” را مطالعه کنید.
گام دوم: درک داده

با توجه به نیاز کسب‌وکار، مجموعه‌ای از داده‌ها که می‌توانیم از آن‌ها استفاده کنیم تا هدف آن پروژه محقق گردد، شناسایی می‌شوند. رعایت چند نکته در این مرحله ضروری است.

اول، تحلیل‌گر در مورد نوع داده‌هایی که نیاز دارد باید بسیار دقیق و شفاف باشد. برای مثال ممکن است که یک خرده‌فروش که به دنبال تحلیل رفتار خریداران زن که پوشاک فصلی می‌خرند است، داده‌هایی در مورد وضعیت جمعیت شناختی آنان، میزان خرید و ویژگی‌های اجتماعی-اقتصادی آنان جمع‌آوری کند.

دوم، تحلیل‌گر باید با داده‌ها به‌خوبی ارتباط برقرار کند. او باید منابع جمع‌آوری داده را بشناسد؛ این‌که داده‌ها چگونه جمع‌آوری‌ شده‌اند، در چه قالبی نگه‌داری می‌شوند، دستی جمع‌آوری می‌شوند یا به شکل خودکار، چه کسانی داده‌ها را جمع‌آوری می‌کنند، هر چند وقت یک‌بار داده‌ها به‌روزرسانی می‌شوند و مانند آن.

او همین‌طور باید تعریف دقیق متغیرهایی را که در داده‌ها وجود دارند، بداند. بر اساس تجربه شخصی می‌دانم که حتی ممکن است در داخل یک شرکت افراد مختلف تعریف واحدی از یک متغیر نداشته باشند. تحلیل‌گر باید بداند به‌طور دقیق هر متغیر چه معنی می‌دهد، آیا هم‌پوشانی بین آنچه اندازه‌گیری می‌شود وجود دارد، متغیرهای وابسته و مستقل را شناسایی کند و مانند آن.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
سوم، تحلیل‌گر باید تشخیص دهد کدام‌یک از متغیرها، کمّی (Quantitative) و کدام‌یک کیفی (Qualitative) است. متغیرهای کمّی به‌طور مستقیم با اعداد سنجیده می‌شوند. سطح درآمد ماهیانه هر فرد و یا میزان فروش هفتگی شرکت برحسب دلار مثال‌هایی از متغیرهای کمّی هستند. متغیرهای کیفی که متغیرهای رسته‌ای (Categorical) نیز نامیده می‌شوند، مستقیماً با مقادیر عددی سنجیده نمی‌شوند. این متغیرها به دو دسته اسمی (Nominal) و ترتیبی (Ordinal) تقسیم می‌شوند.

متغیرهای اسمی دارای مقادیر محدود و بدون ترتیب هستند. برای مثال جنسیت (زن و مرد بودن)، هوادار یک باشگاه ورزشی بودن با نبودن، استان محل زندگی و رشته تحصیلی نمونه‌هایی از متغیرهای اسمی هستند. متغیرهای ترتیبی دارای مقادیر محدود و بر اساس یک ترتیب هستند. سطح رضایت مشتری (که معمولاً بر اساس طیف لیکرت سنجیده می‌شود: از خیلی راضی تا خیلی ناراضی)، سطح تحصیلات (کاردانی، کارشناسی تا دکترا) نمونه‌هایی از متغیرهای ترتیبی هستند.

اهمیت فهم انواع متغیرها این است که روش‌های تحلیل این متغیرها از نظر آماری متفاوت است. همچنین متغیرهای کمّی را به‌طور مستقیم می‌توان تحلیل کرد ولی متغیرهای کیفی ابتدا باید به شکل عددی کدگذاری شوند تا بتوان آن‌ها را تحلیل کرد.

چهارم، تحلیل‌گر معمولاً در این گام شروع به بررسی اولیه داده‌ها می‌کند. در این مرحله معمولاً متغیرهای عددی بر اساس خلاصه‌های آماری مانند میانگین، کمینه/بیشینه، انحراف معیار، میانه و یا سایر کمیت‌های آماری موردعلاقه بررسی می‌شوند. در مورد متغیرهای رسته‌ای فرکانس و مد داده‌ها تحلیل می‌شوند. تحلیل‌های همبستگی، رسم نمودارهای پراکندگی، هیستوگرام و سایر روش‌ها برای نمایش گرافیکی داده‌ها در این مرحله بکار می‌روند تا تحلیل‌گر بتواند فهم بهتری نسبت به داده‌ها پیدا کند.
گام سوم: آماده‌سازی داده
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
هدف از این گام، آماده کردن داده‌ها برای فاز تحلیل با روش‌های داده‌کاوی است. بر اساس تجربه شخصی می‌دانم این فاز معمولاً بیشترین زمان را به خود صرف می‌کند. در برخی از پروژه‌ها ممکن است تا ۸۰ درصد زمان پروژه به مرحله آماده‌سازی داده اختصاص داده شود. علت این مسئله این است که در دنیای واقعی داده‌ها معمولاً آن‌طور که می‌خواهیم نیستند.

وجود المان‌های نامربوط، عدم وجود المان‌های موردعلاقه، خطا و داده‌های پرت (Outliers)، ناسازگاری و مانند آن نیازمند این است که تحلیل‌گر زمان زیادی را برای آماده کردن داده‌ها بگذارد. در بسیاری از موارد پیش می‌آید که داده‌ها به شکل الکترونیکی ذخیره نشده‌اند و یا اگر شده‌اند نمی‌توان آن‌ها را مستقیم استفاده کرد. در یکی از پروژه‌هایی که درگیر بودم بسیاری از داده‌ها در فایل‌های PDF توسط کارفرما ارائه شده بود. آماده کردن اعداد موجود در این فایل‌ها برای تحلیل کاری طاقت‌فرسا و زمان‌بر بود.

شکل-۲ نشان می‌دهد که در یک پروژه داده‌کاوی چه مراحلی باید طی گردد تا داده‌های دنیای کسب‌وکار برای تحلیل نهایی آماده شوند.
شکل-۲

در فاز درآمیختن داده (Data Consolidation) باید داده‌های مرتبط شناسایی و جمع‌آوری شوند، رکوردها و متغیرهای موردنیاز انتخاب و منابع داده با یکدیگر یکپارچه شوند. در بسیاری از موارد داده‌های کسب‌وکار از منابع مختلف به دست می‌آیند؛ برخی ممکن است از سیستم ثبت فروش به دست آیند، برخی دیگر از سیستم مدیریت انبار، برخی از طریق نظرسنجی و مانند آن. منظور از یکپارچه‌سازی داده این است که این داده‌ها بتوانند به شکلی که کنار هم قرار گیرند که ارتباط آن‌ها مشخص‌شده و قابل‌تحلیل شوند.

در فاز پاک‌سازی داده (Data Cleaning)، داده‌های گم‌شده (Missing Values) که مقادیر آنان نامعلوم است شناسایی می‌گردند. روش‌های مختلفی برای برخورد با داده‌های گم‌شده وجود دارد. در برخی موارد ممکن است مقادیر بسیار محتمل برای آنان پیدا کنیم. در برخی موارد هم آنان را نادیده بگیریم و رکورد مربوط به آن را حذف کنیم. در این فاز داده‌های پرت باید شناسایی شوند. برخی موارد داده‌های پرت حذف می‌شوند چراکه ممکن است در اثر خطا در ورود داده به وجود آمده باشند. با داده‌های پرت باید بااحتیاط رفتار کرد. در برخی حالات داده‌های پرت نشان‌دهنده رخ‌دادهای منحصربه‌فرد هستند و بسیار می‌توانند جالب‌توجه باشند. همچنین ناسازگاری‌ها باید شناسایی شوند. برای مثال ممکن است مقادیر متفاوتی برای یک مورد، از دو منبع داده متفاوت به دست آید. در همه این موارد حضور خبرگان و کسانی که با کسب‌وکار آشنا هستند کمک می‌کند تا علت وجود این موارد شناسایی و در مورد نحوه برخورد با آن تصمیم‌گیری شود.

در فاز تبدیل داده (Data Transformation) ممکن است بخواهیم داده‌ها را نرمال کنیم. متغیرهای مختلف در مسئله ممکن است بازه متفاوتی از مقادیر به خود بگیرند. سطح درآمد سالیانه مقدار عددی بسیار بزرگ‌تری از میزان تجربه برحسب سال را به خود می‌گیرد. این مسئله ممکن است در مدل‌های ریاضی سوگیری ایجاد کند. به همین دلیل معمولاً مقادیر متغیرها را به‌گونه‌ای تغییر می‌دهند که نرمال شوند؛ برای مثال همه آن‌ها بین ۱- و ۱+ شوند. روش دیگر برای تبدیل داده، گسسته کردن داده‌های کمّی است. برای نمونه سطح درآمد که یک متغیر کمّی است به سه سطح بالا، متوسط و پایین تقسیم شود. اگرچه میزان دقت اندازه‌گیری افت پیدا می‌کند، ممکن است برای مسئله موردنظر همین سطح دقت کفایت کند. به‌این‌ترتیب از پیچیدگی محاسبات و یا دشواری ارائه نتایج برای مخاطب کاسته می‌شود. از سمت دیگر ممکن است بخواهیم داده‌های رسته‌ای را تجمیع کنیم. برای مثال در داده‌ها، محل زندگی مشتریان ۵۰ دسته مختلف را شامل می‌شود. ممکن است چنین حدی از دقت برای تحلیل لازم نباشد و اگر این نواحی به پنج منطقه کلی تقسیم شوند کفایت کند. در این فاز همچنین ممکن است بر اساس متغیرهای موجود، متغیر جدیدی تعریف شود تا فرآیند تحلیل را ساده‌سازی کند. برای مثال در مورد داده‌های اهدای عضو، در پایگاه داده اصلی گروه خونی گیرنده عضو و گروه خونی دهنده عضو ذکر شده است. تحلیل‌گر می‌تواند متغیر دو ارزشی (Binary) جدیدی تعریف کند که نشان دهد آیا گروه خونی گیرنده و دهنده عضو، باهم هماهنگ است یا خیر.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
فاز نهایی، کاهش داده (Data Reduction) است. در داده‌کاوی تمایل داریم با داده‌های بزرگ کار کنیم اما خود این مسئله می‌تواند دشواری‌هایی ایجاد کند. لزوماً ممکن است همه داده‌ها موردنیاز نباشد. در یک پایگاه داده که داده‌ها دارای دو بعد هستند ستون‌ها (متغیرها) و سطرها (رکوردها)، تحلیل‌گر ممکن است ابعاد داده را کاهش دهد. یک روش، کاهش تعداد متغیرهاست. تکنیک‌های آماری مانند تحلیل مؤلفه‌های اصلی (Principal Component Analysis)، تحلیل همبستگی، آزمون کای دو (Chi-Square Test) و یا درخت تصمیم‌گیری (Decision Tree Induction) برای این منظور بکار می‌روند. در مورد تعداد رکوردها، برخی از منابع داده ممکن است شامل میلیون‌ها یا میلیاردها رکورد باشند. این مسئله می‌تواند توان محاسباتی را به شکل نمایی کاهش دهد. در این حالت به‌جای تحلیل همه داده‌ها می‌توان زیرمجموعه‌ای از آن را انتخاب کرد و تحلیل را روی آن انجام داد. تحلیل‌گر باید بسیار دقت کند که در این حالت نمونه به‌گونه‌ای انتخاب شود که منعکس‌کننده الگوها و روابط موجود در داده‌های اصلی باشد. در مورد داده‌هایی که چولگی (Skewness) دارند (به این معنی که یک زیرمجموعه از داده بخش زیادی از آن را تشکیل می‌دهد؛ مثلاً داده‌های فروشی که افراد زیر ۳۰ سال، ۹۰ درصد مشتریان را شامل می‌شوند) ممکن است نیاز باشد تا متعادل‌سازی صورت گیرد. مطالعات نشان داده مدل‌هایی که بر اساس داده‌های متعادل ساخته می‌شوند قدرت پیش‌بینی کنندگی بهتری دارند. یک روش افزایش نمونه‌گیری (Oversampling) از بخش‌هایی است که کمتر در داده‌ها حضور دارند.
گام چهارم: مدل‌سازی

در این گام، تحلیل‌گر ممکن است روش‌های مختلف داده‌کاوی را بر روی داده‌های آماده‌شده امتحان کند تا بتواند به هدف اصلی پروژه برسد. ساخت مدل یک فرآیند خطی نیست و رفت‌وبرگشت‌های زیادی وجود دارد. یک مدل بهینه در داده‌کاوی وجود ندارد و بسته به مسئله‌ای که تحلیل‌گر با آن مواجه است، روش‌های مختلف باید آزمایش شوند و خروجی آن‌ها باهم مقایسه گردند. در این مرحله احتمالاً لازم است به گام قبلی بازگشت و برای برخی از الگوریتم‌ها داده‌ها را به شکل دیگری آماده کرد.

بسته به نیاز کسب‌وکار، داده‌کاوی ممکن است باهدف پیش‌بینی (Prediction)، پیدا کردن روابط (Association) و یا برای خوشه‌بندی (Clustering) استفاده گردد. در هر یک از این دسته‌ها الگوریتم‌های متفاوتی وجود دارند که بسته به شرایط یکی از آن‌ها یا ترکیبی از آنان استفاده می‌شوند.
گام پنجم: ارزیابی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
در گام پنجم مدلی که توسعه یافته است بر اساس دقت و قابلیت عمومی‌سازی آن آزمایش می‌شود. در این مرحله باید ارزیابی شود که مدل تا چه حد می‌تواند به اهداف کسب‌وکار کمک کند. اگر زمان‌بندی و بودجه پروژه اجازه دهد بهتر است مدل در دنیای واقعی آزمایش شود. نتایج آزمایش کمک می‌کند تا مدل ارزیابی شود و شاید اطلاعات جدیدتری به دست آید که به کامل‌تر شدن مدل کمک کند.

این مرحله بسیار مهم و چالش‌برانگیز است. در این مرحله تیم پروژه باید نشان دهد که دانش به‌دست‌آمده از مدل می‌تواند الگوها و روابط جدیدی را به تصمیم‌گیر نشان دهد که با استفاده از آن ارزش جدیدی برای کسب‌وکار خلق می‌شود. این مانند حل کردن یک معما است. آنچه از فرآیند داده‌کاوی به دست می‌آید تنها بخشی از یک کل است. مدیران و تحلیل‌گران باید نتایج را در فضای کلی آن کسب‌وکار مورد ارزیابی قرار دهند. در اینجا دانش کسب‌وکار کمک بسیاری به بررسی خروجی‌های مدل می‌کند.

مدیران کسب‌وکار معمولاً علاقه و دانش کافی برای آنکه درگیر تحلیل‌های پیچیده ریاضی شوند، ندارند. وظیفه تحلیل‌گر و تیم پروژه داده‌کاوی است تا با ابزارهای گرافیکی و استفاده از جداول ساده به بهترین شکل ممکن نتایج و الگوهای کشف‌شده در داده‌ها را به تصمیم گیران عرضه کنند.
گام ششم: استقرار
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
بسته به نوع پروژه، فاز استقرار می‌تواند متفاوت باشد. در برخی موارد ارائه گزارش از روند کار و خروجی تحلیل، پایان یک پروژه داده‌کاوی است. در سمت دیگر استقرار یک سیستم قابل تکرار که سازمان از آن بتواند برای مدت‌ها استفاده کند قرار دارد. در استقرار چنین سیستمی باید تحلیل‌گر نیز مشارکت داده شود تا فهم خود را به اجراکننده سیستم انتقال دهد.

مرحله استقرار می‌تواند شامل فعالیت‌های نگه‌داری نیز شود. در طول زمان محیط کسب‌وکار و نیازهای آن تغییر می‌کند و ممکن است مدل به‌دست‌آمده کارایی خود را از دست بدهد. طراحی یک استراتژی نگه‌داری مناسب می‌تواند کمک کند تا کسب‌وکار برای مدت طولانی به‌اشتباه از مدل داده‌کاوی استفاده نکند.
سخن پایانی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
در پایان می‌خواهم تأکید کنم که مدیران نباید پروژه‌های داده‌کاوی را یک جعبه سیاه ببینند که از خروجی آن می‌توانند استفاده کنند. چنین رویکردی عموماً به شکست می‌خورد. مدیران باید از فرآیند داده‌کاوی آگاهی داشته باشند، در توسعه آن مشارکت فعال کنند و فهم خود را از کسب‌وکار به شکل سازنده‌ای به تیم پروژه منتقل کنند. این تعامل هم کمک می‌کند تا مدل بهتری ساخته شود و هم به مدیران کمک می‌کند تا به نتایج اطمینان بیشتری داشته باشند و در تصمیم‌گیری‌های خود از آن استفاده کنند.



:: موضوعات مرتبط: weka-python -clementin-matlab new , ,
:: بازدید از این مطلب : 125
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : شنبه 27 مرداد 1397 | نظرات ()
نوشته شده توسط : مطلب پروژه

انجام انواع پروژه های داده کاوی و متن کاوی

امروزه سازمان ها برای حفظ بقا و کسب مزیت رقابتی بدنبال بهره گیری هر چه بیشتر از داده ها، اطلاعات و دانش موجود در سازمان و محیط سازمان برای بهبود در تصمیم گیری در سطوح عالی، استراتژیک و عملیاتی هستند و این بهبود با استقرار انبارهای داده سازمانی و هوش تجاری برای تجمیع، یکپارچه سازی و تجزیه و تحلیل داده ها و کشف دانش پنهان در اطلاعات سازمان با استفاده از تکنیک های داده کاوی سازمان بدست می آید.


azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

داده کاوی و هوش تجاری با هدف حمایت از مدیران ارشد و میانی در فرآیند تصمیم گیری های استراتژیک انجام می شود.

 

 

داده کاوی در حقیقت کشف ساختارهای جالب توجه، غیر منتظره و با ارزش از داخل مجموعه وسیعی از داده ها می باشد و فعالیتی است که اساسا با آمار و تحلیل دقیق داده ها منطبق استف داده کاوی تنها محدود به استفاده از الگوریتم رایانه ای یا یک شیوه آماری نیست؛ بلکه فرآیندی است که بوسیله اطلاعات تکنولوژی جدیدتری یا پشتوانه ای را برای تصمیم گیری ها فراهم می کند.
تکنیک های داده کاوی به دو گروه تقسیم شده استک گروه توصیفی و گروه پیش بینی کننده هر کدام از این گروه ها شامل تکنیک های خاص داده کاوی می باشند.این مجموعه با توجه به دانش تئوریک و عملی توسط کارشناسان خبره با استفاده از تکنیک های خاص داده کاوی و هوش تجاری را پیاده سازی می نماید.
شرکت معماران عصر دانش با استفاده از دانش و تخصص در زمینه هوش تجاری و داده کاوی و بهره گیری از نرم افزارهای کارآمد در زمینه تجمیع اطلاعات و ایجاد یکپارچگی در سطح داده ها و فرآیند های سازمانی و نیز بکارگیری ابزارهای مناسب جهت نمایش خروجی تجزیه و تحلیل و گزارشات مدیریتی در قالب داشبوردهای مدیریتی هوش سازمانی را برای شما به ارمغان خواهد آورد.
خدمات قابل ارائه:

•مشاوره در زمینه هوش تجاری (Business Intelligence)

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

 

•مشاوره در زمینه داده کاوی (Data Mining)
•آموزش مباحث مرتبط با داده کاوی و هوش تجاری
•راهبری و نظارت بر پروژه های داده کاوی و هوش تجاری
•برگزاری سمینار و کارگاه در زمینه داده کاوی و هوش تجاری



:: موضوعات مرتبط: weka-python -clementin-matlab new , ,
:: بازدید از این مطلب : 187
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : شنبه 27 مرداد 1397 | نظرات ()
نوشته شده توسط : مطلب پروژه

آموزش و انجام پروژه های داده کاوی

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com



گروه انجام پایان نامه کارشناسی ارشد داده کاوی (Data Mining)  رویال پروژه با کادری مجرب و کارآزموده در پایان نامه داده کاوی کار خود رااز کرد. ای گروه ابتدا در گروه های آموزشی انجام پایان نامه کارشناسی ارشد داده کاوی و نرم افزار آغاز به کار نمود و رفته رفته رشته ها و گرایش های دیگری نیز به لیست پایان نامه های خود افزود.

انجام پایان نامه ارشد داده کاوی در زمینه های مختلف از جمله: تشخیص تقلب بانکی و بیمه، شبکه های عصبی ANN، ماشین بردار پشتیبان SVM، درخت های تصمیم، الگورتم مورچگان، کلونی مورچگان، کلونی ذرات، منطق فارسی Fuzzy logic و....

انجام پایان نامه و پروژه داده کاوی در تشخیص بیماری های کلویه ای، بیماری های چشم، گوش، بیماری قلبی، تشخیص بیماری صرع، تپش قلب، سرطان، سرطان سینه، تشخیص سرطان خون، سرطان لوزالمعده، پیشگیری و پیش بینی بیماری های قلبی، سرطان، بیماری های ژنتیکی، عوامل سرطان زا،  سرطان ریه، مجاری تنفسی، سرطان‌های دهان، ژن تعمیر DNA

برخی از زمینه های قابل ارائه در زمینه مشاوره پایان نامه داده کاوی را میتوان به صورت زیر خلاصه کرد
موضوع پایان نامه داده کاوی

    پایان نامه سیستم های تشخیص نفوذ با استفاده از روش های داده کاوی
    تشخیص نرخ اعتباری بیمه و مشتریان بیمه
    تعیین نرخ اعتباری مشتریان بانک
    ارائه روش نوین در پایان نامه داده کاوی در تشخیص بیماری های قلبی با استفاده از شبکه های عصبی
    تشخیص بیماری های عروقی و قلبی با استفاده از درخت تصمیم
    شناسایی سرطان خون با بکارگیری الگوریتم های داده کاوی
    شناسایی سرطان پروستات با استفاده از متد های داده کاوی
    انجام پایان نامه داده کاوی تشخیص سرطان سینه با استفاده از ترکیب طبقه بندها
    و...
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
پس از انتخاب موضوع می بایست به نگارش پروپوزال داده کاوی پرداخت:
مشاوره نگارش پروپوزال داده کاوی

مشاوره پروپوزال کارشناسی ارشد داده کاوی اولین مرحله از مجموعه مراحل انجام پایان نامه می باشد. که در ابتدا به بررسی موضوع از طریق مقالات مختلف پرداخته میشود. سپس با راهنمایی اساتید برتر الگوریتم نهایی که می بایست در مشاوره پایان نامه داده کاوی پیاده سازی شود ارائه میشود. در پروپوزال داده کاوی می بایست به بررسی و ارائه راه کارهای کارا در زمینه موضوع خود بپردازیم. در برخی از دانشگاه های می بایست الگوریتم با جزئیات بیان شود این درحالی است که بسیاری از دانشگاه های حتی نباید نامی از الگوریتم داده کاوی مورد استفاده در پایان نامه خود ببرید و در طی نگارش آن به آلگوریتم بهینه شده خود میرسیم.

 
انجام پایان نامه داده کاوی با وکا
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
پایان نامه داده کاوی مانند تمامی پایان نامه های دیگر احتیاج به ابزاری برای انجام و پیاده سازی دارد، یکی از مهمترین این ابزار ها وکا (Weka) می باشد. وکا در برگیرنده تمامی الگوریتمهای مهم و کاربردی داده کاوی می باشد به صورتی که حد زیادی شما را در پیاده سازی پایان نامه از کد نویسی مبرا میکند. از جمله الگوریتم های مهمی که در weka وجود دارد می توان از انوان طبقه بندها مانند، شبکه عصبی MLP، RFB - SOM، شبکه عصبی فازی، پایان نامه شبکه عصبی با وکا در شبکه هاپفیلد (Hopfield network)، ماشین بولتزمن (Boltzmann machine)، شبکه های عصبی با یادگیری عمیق (Deep Learning) و همچنین مشاوره پایان نامه و پروپوزال درخت های تصمیم با Weka، ماشین بردار پشتیبان (support vector machine- SVM)، مدل مخفی مارکوف Hidden Markov Model (HMM)، رده بندی و کلاسیفیکشن داده ها، کلاسترینگ و خوشه بندی داده ها (clustering algorithms) و....

اینها تنها بخشی از پایان نامه و پروژه های قابل انجام با weka  می باشند

 

تیم هوش مصنوعی و داده کاوی رویال پروژه مفتخر است که سالها در کنار شماست، جهت سفارش پایان نامه، انتخاب موضوع، پروپوزال ویا مشاوره در زمینه سیستم های داده کاوی با ما تماس بگیرید:

سفارش پایان نامه و پروژه داانشجویی

 
انجام پایان نامه پیش بینی رفتار کاربر وب با بهینه سازی کلونی مورچه

در این پایان نامه به بررسی الگوریتم کلونی مورچه بر پایه بهینه سازی برای پیش بینی رفتار کاربر وب با الگوریتم های داده کاوی می پردازیم. متدولوژی این پایان نامه شامل منابع داده ای مختلف مثل محتوا و ساختار وب است، درست مثل استفاده از وب.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
انجام پایان نامه سیستم رتبه بندی با داده کاوی

 
انجام پایان نامه سیستم رتبه بندی در داده کاوی زمانی اهمیت لازمه را خواهد داشت که از معیار مناسبی برای ارزیابی مشتریان قبل از اعطای تسهیلات برخوردار باشد، به گونه‌ای که تسهیلات بانکی با استفاده از این الگوریتم پیشنهادی پایان نامه به مشتریان مطلوب تخصیص یابد. از دیدگاه داده کاوی و سیستم رتبه بندی، مشتری مطلوب به مشتریانی اطلاق می‌شود که ضمن هزینه نمودن تسهیلات دریافتی در بخش‌های مختلف اقتصادی بتواند به موقع تسهیلات دریافتی را به سیستم بانکی بازگرداند. که این کار با استفاده از الگوریتم های داده کاوی قابل انجام است


انجام پایان نامه تشخیص ریسک اعتباری مشتریان بیمه



azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
بانک ها با ریسکهای متفاوتی روبرو هستند، که مهمترین آنها ریسک اعتباری است که به معنی از دست دادن بهره و سود بانک به دلیل متعهد نبودن وام گیرنده به قرار داد خود میباشد (Ya-qiong, 2007). یکی از خصوصیات بانکها این است که به صورت کوتاه مدت قرض میگیرند و به صورت بلندمدت وام میدهند و این خصوصیت به این امر منتهی شده که بانکها در معرض ریسک اعتباری قرار بگیرند.


این گونه ریسک دارای تاریخچهایی تقریبا همزمان با پیدایش بانک و سیستم بانکداری است. وجود این ریسک ناشی از این احتمال است که وام گیرنده قادر به پرداخت منظم اصل و فرع بدهی خود نباشد و یا در پرداخت آن کوتاهی کند. به همین جهت ارزی ابی بانکها از میزان ریسکی بودن درخواست کنندگان وام و تصمیم این است که آیا اعتبار لازم با میزان نرخ تنظیم شده، داده شود یا خیر. هم چنین کنترل و پایش وام داده شده، از اهمیت بالایی برخوردار است. (Jacobson, Linde, & Roszbach, 2006) ریسک اعتباری موجب مشکلات مالی در بانکها خواهد شد و ارزیابی آن نیازمند تکنیکهای مدلسازی پیشرفته است که مرتبط به منبع عدم قطعیت ناشی شده میباشد. متعاقبا، ریسک اعتباری یکی از بزرگترین تهدیداتی است که موسسات مالی با آن روبرو هستند و مدلسازی اعتبارسنجی مشتریان موسسات مالی و بخصوص بانک ها امری مهم و ضروری است(2009 Lin,).


یم هوش مصنوعی و داده کاوی رویال پروژه مفتخر است که سالها در کنار شماست، جهت سفارش پایان نامه، انتخاب موضوع، پروپوزال ویا مشاوره در زمینه سیستم های داده کاوی با ما تماس بگیرید:

سفارش پایان نامه و پروژه داانشجویی
انجام پایان نامه پیش بینی استفاده مجدد موفق در ماژول‌های نرم‌افزاری

   
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
با ورود فناوری­های جدید به سازمان­هاو افزایش سرعت تولید اطلاعات و در نتیجه بر جای ماندن حجم عظیمی از داده‌هاو دشواری استفاده از این حجم وسیع، معمولاً امکان استفاده از این داده‌هابه صورت خام وجود ندارد، بلکه دانش موجود در آن­ها باید استخراج گردد. همچنین پایان نامه تحلیل این داده‌هابه واسطه روش‌های گزارش گیری سنتی در این مقیاس امکان­پذیر نیست و روش‌های آماری موجود نیز از ظرفیت کافی جهت تحلیل این داده‌ها برخوردار نمی­باشند. پایان نامه های پیش بینی راهکاری است که با غلبه بر این محدودیت، امکان انجام مطالعاتی جامع­تر با نتایج دقیق­تر و درصد خطای پایین­تر را ممکن سازد.


کاربردهای داده‌کاوی

  
داده کاوی امروزه به یکی از چالش‌ برانگیزترین علوم دنیا تبدیل شده است چرا که دانشمندان و محققان به این مسئله پی برده‌اند که با استفاده از تکنیک‌های داده‌کاوی می‌توان به دانش پنهان موجود در داده‌ها پی برد. امروزه نیز با گسترش حجم روزافزون داده‌ها در صنایع، سازمان‌ها و مراکز دولتی و خصوصی نیاز به استخراج دانش و استفاده از داده کاوی بیشتر حس می‌شود. داده‌کاوی در هر سازمانی که با داده‌های زیاد مواجه است کاربرد دارد.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
انجام پایان نامه حداکثرسازی تاثیر در شبکه های اجتماعی

 
عنوان پایان نامه:

انجام پایان نامه حداکثرسازی تاثیر در شبکه های اجتماعی

پایان نامه حداکثرسازی تاثیر (Influence Maximization):

پایان نامه حداکثرسازی تاثیر، کاربرد قابل توجهی در بازاریابی ویروسی و دهان به دهان دارد. این پایان نامه اغلب با تعیین مشتریان بالقوه برای اهداف بازاریابی به وجود می آید.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
مشاوره پایان نامه داده کاوی
دپارتمان کامپیوتر و انجام پایان نامه داده کاوی رویال پروژه از سالها قبل  اقدام به مشاوره پایان نامه داده کاوی به دانشجوانی هوش مصنوعی کرده است.




فرآیند پیش بینی رفتار کاربر در وب کاوی


شکل 4 مراحل اصلی الگوریتمی را نشان می دهد که پیش بینی ها را ایجاد کرده و برخوردهایی را فراهم می کند. زمانی که یک کاربر شئی را درخواست می کند، گره مربوطه در گراف مورد جستجو واقع می شود. اگر گره وجود نداشته باشد یا ثانویه باشد، هیچ پیش بینی انجام نشده و هیچ کمان برخوردی فراهم نمی شود. در مقابل، اگر گره وجود داشته باشد و اصلی باشد،

 همه کمانهای اصلی آن تحلیل می شوند. کمانهایی که دارای اعتبار انتقال بزرگتر از استانه مورد نظر باشند، در فهرست کمانهای اصلی قرار می گیرند، که با اعتبار انتقال مرتب شده اند. آنگاه گره های موخر مانند کمانها نیز مورد جستجو واقع شده و کمانهای ثانویه انها تحلیل می شوند. کمانهای ثانویه با اعتبار انتقال بزرگتر از آستانه ثانویه در فهرست کمانهای نتیجه ثانویه قرار دارند، و آنها نیز با اعتبار انتقال کمان مرتب می شوند.
آنگاه فهرست های کمانهای اولیه و ثانویه بهم پیوند می خورند. URI های مربوط به این کمانها ، برخوردهایی هستند که به عنوان پیش بینی ها فراهم خواهند شد. فهرست قطعی برخوردها را می توان کاهش داد تا تنها اولین برخوردهای N فراهم شود.

 azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

پیش بینی رفتار کاربران وب

 
الگوریتمهای پیش بینی را می توان به دو گروه اصلی بر اساس نوع اطلاعات استفاده شده برای ایجاد پیش بینی تقسیم کرد (3). اولین گروه شامل الگوریتم هایی می شود که دسترسی های آتی را بر مبنای الگوهای دسترسی قبلی پیش بینی می کنند. دو زیر گروه را می توان مشخص کرد : اول زیرگروهی تشکیل شده از الگوریتم هایی که از مدل مارکف استفاده می کنند


مقدمه ای بر وب کاوی



در حال حاضر، وب دارای استفاده بسیار گسترده ای است، بنابراین افزایش ثابت ترافیک در شبکه مانند باری است که سرورها را مدیریت می کند. گرچه امروزه کاربران وب دارای ارتباطات با پهنای باند بالا هستند، هنوز زمانهای تاخیر گسترده ای را در زمان مرور وب احساس می کنند و دلیل آن اجزای اضافی بارگذاری شده(یعنی شبکه، سرورها، سوئیچ ها، یا سخت افزارهای میانی)، و زمان های انتقال پیام طولانی می باشند. در نتیجه، کاهش زمان تاخیر درک شده توسط کاربران در هنگام مرور صفحات وب، هنوز موضوع تحقیق انتقادی هستند.



:: موضوعات مرتبط: weka-python -clementin-matlab new , ,
:: بازدید از این مطلب : 120
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : شنبه 27 مرداد 1397 | نظرات ()
نوشته شده توسط : مطلب پروژه

انجام پایان نامه مدیریت ارتباط با مشتری با تحلیل درخت تصمیم
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
انجام پایان نامه مدیریت ارتباط با مشتری (( CRM - Customer Relationship Management)  زیرمجوعه پایان نامه داده کاوی و هوش مصنوعی می باشد ودر گروه تاپ پروژه توسط اساتید انجام پایان نامه داده کاوی و هوش مصنوعی انجام میشود.

داده کاوی با نرم افزار Weka

داده کاوی با نرم افزار Weka

تا به امروز نرم افزارهای تجاری و آموزشی فراوانی برای داده کاوی در حوزه های مختلف داده ها به دنیای علم و فناوری عرضه شده اند. هریک از آنها با توجه به نوع اصلی داده هایی که مورد کاوش قرار میدهند، روی الگوریتمهای خاصی متمرکز شده اند. مقایسه دقیق و علمی این ابزارها باید از جنبه های متفاوت و متعددی مانند تنوع انواع و فرمت داده های ورودی، حجم ممکن برای پردازش داده ها، الگـوریتمهای پیاده سـازی شده، روشهای ارزیابی نتایج، روشهای مصـور سـازی، روشهای پیش پردازش داده ها، واسطهای کاربر پسند، پلت‌فرمهای سازگار برای اجرا،قیمت و در دسترس بودن نرم افزار صورت گیرد. از آن میان، نرم افزار Weka با داشتن امکانات بسیار گسترده،امکان مقایسه خروجی روشهای مختلف با هم، راهنمای خوب، واسط گرافیگی کارا، سازگاری با سایر برنامه های ویندوزی، و از همه مهمتر وجود کتابی بسیار جامع و مرتبط با آن ] ، معرفی میشود.

دانلود کد ,دانلود پروژه, پروژه آماده ,داده کاوی , نرم افزار, rapidminer , clementine , weka , وکا , کلمنتاین , رپیدماینر

 azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

همکاری در انجام تمامی پروژه های داده کاوی با استفاده از نرم افزار وکا –



:: موضوعات مرتبط: weka-python -clementin-matlab new , ,
:: بازدید از این مطلب : 132
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : شنبه 27 مرداد 1397 | نظرات ()
نوشته شده توسط : مطلب پروژه

ﻘﺪﻣﻪ 

ایتدا قبل از این که بخواهیم در مورد این نرم افزار توضیح دهیم ، به حوزه ی مورد استفاده ی آن اشاره ای می کنیم و در مورد داده کاوی در این نرم افزار توضیح می دهیم.

داده کاوی یا دیتاماینینگ ، در هسته ی خود ، به معنی تبدیل مقدار زیادی از داده به قسمت های معنی دار و با قواعد را می گویند. به عبارت دیگر ، می تواند به دو قسمت تقسیم بندی شود:

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

 

به شکل مستقیم و به شکل غیر مستقیم . در داده کاوی به شکل مستقیم شما قصد دارید که یک مقدار داده های یک نقطه ی مشخصی را پیش بینی کنید .

مانند پیش بینی رشد قیمت خانه و پیش بینی برای خرید در زمانی مشخص

در شکل غیر مستقیم ، شما تعدادی گروه داده ایجاد می کنید یا تعدادی الگو در داده های موجود پیدا کنید .

داده کاوی صرفا در حوزه شرکت های بزرگ و نرم افزار های گران قیمت نیست . در واقع یک نوع نرم افزار وجود دارد که بتواند تقریبا همه ی همان چیزهایی که نرم افزار های گران انجام می دهند ، انجام دهد . آن نرم افزار همان وکا است. وکا محصول و ساخته شده ی دانشگاه وایکاتو در نیوزلند است  و در ابتدا در سال ۱۹۹۷ طراحی و توسعه داده شد.

وکا از الگوریتم های زیادی برخوردار است که می توان به شکل زیربه آنها اشاره کرد :

طبقه بندی : درخت تصمیم ،‌ نزدیک ترین نقطه ها ،‌الگوریتم کوتاه ترین مسیر ، بیز ساده

پیش بینی کردن :‌ رگرسیون خطی و غیر خطی ، الگوریتم ادراکی

روش های متا : الگوریتم کیسه ، الگوریتم افزایش

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

 

این روش ها در قسمت های یادگیری ماشین با نظارت و بدون نطارت و همچنین تقویتی و خود تکمیلی تقسیم می شوند.

الگوریتم های زیادی در این نرم افزار وجود دارند که به اختصار به تعدادی از انها اشاره کردیم .

البته در مورد الگوریتم های ناشناخته تر دیگر نیز وکا یک باکسی فراهم کرده تا اطلاعات اولیه ای برای اشنایی با آن به شما بدهد  اینگونه بتوانید حداقل اطلاعات راجع به آن الگوریتم را داشته باشید .

ﻭﮐﺎ ﺷﺎﻣﻞ ﻣﺠﻤﻮﻋﻪ ﺍﯼ ﺍﺯ ﺍﺑﺰﺍﺭ ﻫﺎﯼ ﺩﻳﺪﺍﺭﯼ ﺳﺎﺯﯼ ﻭ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ ﻫﺎﻳﯽ ﺑﺮﺍﯼ ﺁﻧﺎﻟﻴﺰ ﻭ ﺑﺮﺭﺳﯽ ﺩﺍﺩﻩ ﻫﺎ ﻭ ﭘﻴﺶ ﺑﻴﻨﯽ ﺁﻧﻬﺎ ﻣﯽ ﺑﺎﺷﺪ ﮐﻪ ﺭﺍﺑﻂ ﮐﺎﺭﺑﺮﯼ ﮔﺮﺍﻓﻴﮑﯽ ﺁﻥ ﮐﺎﺭ ﺑﺮﺍﯼ ﺩﺳﺘﺮﺳﯽ ﺑﻪ ﺍﻳﻦ ﺗﻮﺍﺑﻊ ﻭ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ ﻫﺎ ﺭﺍ ﺁﺳﺎﻥ ﺗﺮ ﮐﺮﺩﻩ ﺍﺳﺖ. ﺩﺭ ﻣﺪﻝ ﻫﺎﯼ ﻗﺒﻠﯽ ﻭﮐﺎ ﺑﻪ ﺯﺑﺎﻥ ﻫﺎﯼ ﺩﻳﮕﺮ  ﭘﻴﺎﺩﻩ ﺳﺎﺯﯼ ﺷﺪﻩ ﺑﻮﺩ ﻭ ﺍﺯ ﺍﻳﻦ ﺭﺍﺑﻂ ﮐﺎﺭﺑﺮﯼ ﺑﺮﺧﻮﺭﺩﺍﺭ ﻧﺒﻮﺩ. ﺁﺧﺮﻳﻦ ﻭﺭﮊﻥ ﺍﻳﻦ ﻧﺮﻡ ﺍﻓﺰﺍﺭ ﻭﺭﮊﻥ ۳ ﺁﻥ ﻣﯽ ﺑﺎﺷﺪ ﮐﻪ ﺷﺎﻣﻞ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ ﻫﺎﯼ ﻳﺎﺩﮔﻴﺮﯼ ﻣﺎﺷﻴﻦ ﺯﻳﺎﺩﯼ ﻣﯽ ﺑﺎﺷﺪ .

ﺑﺮﺍﯼ ﻓﺎﻳﺪﻩ ﻫﺎﯼ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺍﺯ ﺍﻳﻦ ﻧﺮﻡ ﺍﻓﺰﺍﺭ ﻣﯽ ﺗﻮﺍﻥ ﺭﺍﻳﮕﺎﻥ ﺑﻮﺩﻥ ﺁﻥ ﺭﺍ ﻧﺎﻡ ﺑﺮﺩ ﻭ ﺍﻳﻦ ﮐﻪ ﺍﻳﻦ ﻧﺮﻡ ﺍﻓﺰﺍﺭ ﻭﺍﺑﺴﺘﻪ ﺑﻪ ﭘﻠﺘﻔﺮﻡ ﺧﺎﺻﯽ ﻧﻴﺴﺖ ﻭ ﺑﺮ ﺭﻭﯼ ﺗﻤﺎﻡ ﭘﻠﺘﻔﺮﻡ ﻫﺎﯼ ﻣﺤﺎﺳﺒﺎﺗﯽ ﮐﻪ ﺟﺎﻭﺍ ﺩﺍﺷﺘﻪ ﺑﺎﺷﻨﺪ ﻗﺎﺑﻞ ﻧﺼﺐ ﻣﯽ ﺑﺎﺷﺪ.

ﻭﮐﺎ ﺍﺯ ﺍﺳﺘﺎﻧﺪﺍﺭﺩ ﻫﺎﯼ ﺯﻳﺎﺩﯼ ﺑﺮﺍﯼ ﺩﺍﺩﻩ ﮐﺎﻭﯼ ﺑﻪ ﺧﺼﻮﺹ پردازش کزدن ، کلاستر بندی ، طبقه بندی و رگرسیون برخوردار می باشد. ﺑﺮﺧﻮﺭﺩﺍﺭﯼ ﺍﺯ ﺍﻳﻦ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ ﻫﺎ ﺑﺎ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺍﺯ ﻓﺎﻳﻞ ﻫﺎﯼ ﺩﺍﺩﻩ ﻫﺎ ﺍﻣﮑﺎﻥ ﭘﺬﻳﺮ ﻣﯽ ﺑﺎﺷﺪ . ﻭﮐﺎ ﺍﻣﮑﺎﻥ ﺩﺳﺘﺮﺳﯽ ﺑﻪ ﭘﺎﻳﮕﺎﻩ ﺩﺍﺩﻩ ﻫﺎﯼ ﭘﻴﺎﺩﻩ ﺷﺪﻩ ﺑﺎ ﺯﻳﺎﻥ ﺍﺳﮑﻴﻮﻝ ﺭﺍ ﻧﻴﺰ ﻓﺮﺍﻫﻢ ﻣﯽ ﮐﻨﺪ ﻭ ﻣﯽ ﺗﻮﺍﻧﺪ ﻧﺘﺎﻳﺞ ﻣﻮﺭﺩ ﻧﻈﺮ ﺭﺍ ﺩﺭ ﻗﺎﻟﺐ ﻳﮏ ﭘﺮﺱ ﻭ ﺟﻮ ﺑﺎ ﭘﺎﻳﮕﺎﻩ ﺩﺍﺩﻩ ﻓﺮﺍﻫﻢ ﮐﻨﺪ.

رابط کاربری اصلی وکا ، اکسئلورر می باشد اما از قسمت های دیگر نیز امکان دسترسی به توابع موجود می باشد. قسمت های دیگر نرم افزار شامل یک آزمایشگر ، ﻳﮏ ﮔﺮﺍﻑ ﮐﻨﺘﺮﻝ ﺟﺮﻳﺎﻥ ﺩﺍﺩﻩ ﻫﺎ ﻭ ﻳﮏ ﺧﻂ ﻓﺮﻣﺎﻥ ﺳﺎﺩﻩ ﻣﯽ ﺑﺎﺷﺪ  .

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

 

ﻗﺴﻤﺖ ﺍﮐﺴﭙﻠﻮﺭﺭ ﺩﺭ ﻭﮐﺎ ﭼﻨﺪ ﭘﻨﻞ ﺑﺮﺍﯼ ﺩﺳﺘﺮﺳﯽ ﺑﻪ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ ﻫﺎ ﻭ ﻭﻳﮋﮔﯽ ﻫﺎ ﻓﺮﺍﻫﻢ ﮐﺮﺩﻩ ﺍﺳﺖ .

۱ – ﭘﻴﺶ ﭘﺮﺩﺍﺯﺵ : ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﻗﺴﻤﺖ ﺍﻣﮑﺎﻥ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺍﺯ ﺩﺍﺩﻩ ﻫﺎ ﺑﻪ ﺷﮑﻞ ﻓﺎﻳﻞ ﻭﺭﻭﺩﯼ ARFF ،csv ﻳﺎ ﺍﺭﺗﺒﺎﻁ ﺑﺎ ﭘﺎﻳﮕﺎﻩ ﺩﺍﺩﻩ ﻓﺮﺍﻫﻢ ﺷﺪﻩ ﺍﺳﺖ .

۲ – ﻃﺒﻘﻪ ﺑﻨﺪﯼ : ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﻗﺴﻤﺖ ﺍﻣﮑﺎﻥ ﺍﺿﺎﻓﻪ ﮐﺮﺩﻥ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ ﻫﺎﯼ ﻃﺒﻘﻪ ﺑﻨﺪﯼ ﻳﺎ ﺭﮔﺮﺳﻴﻮﻥ ﻓﺮﺍﻫﻢ ﺷﺪﻩ ﺗﺎ ﮐﺎﺭﺑﺮ ﺑﻪ ﺳﺎﺩﮔﯽ ﺑﺘﻮﺍﻧﺪ ﺍﺯ ﺗﻌﺪﺍﺩ ﺯﻳﺎﺩﯼ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ ﻫﺎﯼ ﻣﺮﺑﻮﻃﻪ ﺑﻪ ﻋﻨﻮﺍﻥ ﻣﺜﺎﻝ ROC ، ﺩﺭﺧﺖ ﺗﺼﻤﻴﻢ ﻭ … ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﮐﻨﺪ.

۳ – ﻭﺍﺑﺴﺘﮕﯽ : ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﻗﺴﻤﺖ ﻳﮏ ﺩﺳﺘﺮﺳﯽ ﺑﻪ ﺑﺨﺶ ﻗﻮﺍﻧﻴﻦ ﻓﺮﺍﻫﻢ ﺷﺪﻩ ﺗﺎ ﺍﺭﺗﺒﺎﻁ ﻣﻴﺎﻥ ﺩﺍﺩﻩ ﻫﺎ ﻭ ﻗﻮﺍﻧﻴﻦ ﺩﻳﺪﻩ ﺷﻮﺩ.

۴ – ﮐﻼﺳﺘﺮ : ﺍﻳﻦ ﻗﺴﻤﺖ ﺍﻣﮑﺎﻥ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺍﺯ ﺗﮑﻨﻴﮏ ﻫﺎﯼ ﮐﻼﺳﺘﺮﻳﻨﮓ ﺭﺍ ﺑﺮﺍﯼ ﻣﺎ ﻓﺮﺍﻫﻢ ﻣﯽ ﮐﻨﺪ ﮐﻪ ﺑﺮﺍﯼ ﻣﺜﺎﻝ ﻣﯽ ﺗﻮﺍﻥ ﺑﻪ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ k-means ﺍﺷﺎﺭﻩ ﮐﺮﺩ. ﻫﻤﭽﻨﻴﻦ ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﺑﺨﺶ ﭘﻴﺎﺩﻩ ﺳﺎﺯﯼ ﻫﺎﯼ ﺩﻳﮕﺮﯼ ﺑﺮﺍﯼ ﺗﻮﺯﻳﻊ ﻫﺎﯼ ﻧﺮﻣﺎﻝ ﻧﻴﺰ ﻭﺟﻮﺩ ﺩﺍﺭﺩ.

۵ – ﻧﻤﺎﺩﻳﻨﻪ ﺳﺎﺯﯼ : ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﺑﺨﺶ ﻣﯽ ﺗﻮﺍﻥ ﻧﺘﻴﺠﻪ ﯼ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ ﻫﺎ ﺑﺮ ﺭﻭﯼ ﺩﺍﺩﻩ ﻫﺎ ﺭﺍ ﺑﻪ ﺷﮑﻞ ﭘﻼﺕ ﻭ ﻧﻤﻮﺩﺍﺭ ﻣﺸﺎﻫﺪ ﮐﺮﺩ.

 

ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ ﻫﺎﯼ ﻭﮐﺎ

ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﻗﺴﻤﺖ ﺍﺑﺘﺪﺍ ﺑﻪ ﺗﻮﺿﻴﺢ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ ﺭﮔﺮﺳﻴﻮﻥ ﻭ ﮐﺎﺭﺑﺮﺩ ﺁﻥ ﺩﺭ ﻭﮐﺎ ﻣﯽ ﭘﺮﺩﺍﺯﻳﻢ :

ﺭﮔﺮﺳﻴﻮﻥ ﻳﮑﯽ ﺍﺯ ﺳﺎﺩﻩ ﺗﺮﻳﻦ ﺭﻭﺵ ﻫﺎ ﺑﺮﺍﯼ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺩﺭ ﻭﮐﺎ ﺍﺳﺖ ﺍﻣﺎ ﺑﻪ ﺗﻨﺎﺳﺐ ﺍﺯ ﻗﺪﺭﺕ ﮐﻤﺘﺮﯼ ﻧﻴﺰ ﺑﺮﺧﻮﺭﺩﺍﺭ ﺍﺳﺖ . ﺍﻳﻦ ﻣﺪﻝ ﺑﻪ ﺳﺎﺩﮔﯽ ﺍﻳﻦ ﺍﺳﺖ ﮐﻪ ﻣﯽ ﺗﻮﺍﻧﺪ ﻳﮏ ﻭﺭﻭﺩﯼ ﺑﮕﻴﺮﺩ ﻭ ﻳﮏ ﺧﺮﻭﺟﯽ ﺑﺪﻫﺪ . ﺍﻟﺒﺘﻪ ﻣﻘﺎﺩﻳﺮ ﭘﻴﭽﻴﺪﻩ ﺗﺮﯼ ﺍﺯ ﺍﻳﻦ ﻧﻴﺰ ﻣﯽ ﺗﻮﺍﻧﺪ ﺩﺭﻳﺎﻓﺖ ﮐﻨﺪ ﻭ ﺧﺮﻭﺟﯽ ﻫﺎﯼ ﻣﺘﻨﺎﺳﺒﯽ ﺑﺎ ﺁﻥ ﻧﻴﺰ ﺑﺪﻫﺪ.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

 

ﺑﻪ ﺑﻴﺎﻧﯽ ﺩﻳﮕﺮ ﻣﯽ ﺗﻮﺍﻥ ﮔﻔﺖ ﮐﻪ ﺭﮔﺮﺳﻴﻮﻥ ﺣﻮﻝ ﺩﺍﺩﻩ ﻫﺎﻳﯽ ﺑﺎ ﻳﮏ ﻧﻮﻉ ﺍﻋﻤﺎﻝ ﻣﯽ ﺷﻮﻧﺪ. ﺑﺮﺍﯼ ﻣﺜﺎﻝ ﻳﮏ ﺳﺮﯼ ﻣﺘﻐﻴﺮ ﻫﺎﯼ ﻣﺴﺘﻘﻞ ﻭﺟﻮﺩ ﺩﺍﺭﻧﺪ ﮐﻪ ﻫﻨﮕﺎﻣﯽ ﮐﻪ ﺑﺎ ﻫﻢ ﻣﺘﺼﻞ ﻣﯽ ﺷﻮﻧﺪ ﻳﮏ ﻧﺘﻴﺠﻪ ﻭﺍﺑﺴﺘﻪ ﺑﻪ ﻫﻢ ﺭﺍ ﻣﯽ ﺳﺎﺯﻧﺪ.

ﻫﻤﭽﻨﻴﻦ ﺍﺯ ﺭﮔﺮﺳﻴﻮﻥ ﺑﺮﺍﯼ ﭘﻴﺶ ﺑﻴﻨﯽ ﮐﺮﺩﻥ ﻧﺘﻴﺠﻪ ﺍﺯ ﻳﮏ ﺳﺮﯼ ﻣﺘﻐﻴﺮ ﻫﺎﯼ ﻣﺴﺘﻘﻞ ﻧﺎﺷﻨﺎﺧﺘﻪ ﻧﻴﺰ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﻣﯽ ﺷﻮﺩ. ﺑﺮﺍﯼ ﻣﺜﺎﻝ ﻣﯽ ﺗﻮﺍﻥ ﺑﻪ ﺭﻭﺵ ﭘﻴﺶ ﺑﻴﻨﯽ ﻗﻴﻤﺖ ﺧﺎﻧﻪ ﺑﺎ ﺭﮔﺮﺳﻴﻮﻥ ﺍﺷﺎﺭﻩ ﮐﺮﺩ.



:: موضوعات مرتبط: weka-python -clementin-matlab new , ,
:: بازدید از این مطلب : 148
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : شنبه 27 مرداد 1397 | نظرات ()
نوشته شده توسط : مطلب پروژه

آمورش داده کاوی

داده کاوی مجموعه تکنیک هایی می باشد که پایگاه داده های بزرگ را به منظور دستیابی به دانش، تحلیل می کند. به منظور داده کاوی امروزه از روش های ماشینی و یا نیمه ماشینی استفاده می شود که دلیل آن هم تفاوت عمده در مقیاس، وسعت و گوناگونی زمینه‌ها و کاربردها، و نیز ابعاد و اندازه‌های داده‌هایی می باشد که امروز مورد استفاده قرار می گیرد. داده کاوی یا Data Mining در اصل به معنای استخراج اطلاعات یا الگوهای عملکرد و روابط مشخص در میان داده ها و همین‌طور پایگاه های داده می باشد.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

 

آموزش داده کاوی با استفاده از WEKA

داده کاوی چیست؟

داده کاوی مجموعه تکنیک هایی می باشد که پایگاه داده های بزرگ را به منظور دستیابی به دانش، تحلیل می کند. به منظور داده کاوی امروزه از روش های ماشینی و یا نیمه ماشینی استفاده می شود که دلیل آن هم تفاوت عمده در مقیاس، وسعت و گوناگونی زمینه‌ها و کاربردها، و نیز ابعاد و اندازه‌های داده‌هایی می باشد که امروز مورد استفاده قرار می گیرد. داده کاوی یا Data Mining در اصل به معنای استخراج اطلاعات یا الگوهای عملکرد و روابط مشخص در میان داده ها و همین‌طور پایگاه های داده می باشد.

 

داده کاوی، بهره گیری از ابزار های موجود جهت کسب دانش

داده کاوی بهره‌گیری از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها به منظور کشف الگوها و روابط معتبر گفته می‌شود که استفاده از این ابزارها منجر به یافتن سریع مدل‌های آماری مورداستفاده درداده، مدل‌های آماری و الگوریتم‌های ریاضی می‌شود که این کار این به صورت خودکار و یا بر اساس تجربه‌ای که از طریق شبکه‌های عصبی یا درخت‌های تصمیم گیری به دست می‌آورند، انجام می دهند. داده کاوی علاوه بر گردآوری و مدیریت داده های انبوه، تجزیه، تحلیل اطلاعات و پیش بینی را نیز انجام میدهد که پارامتر های گوناگونی را در نظر می گیرد:

 

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

  • ۱) قواعد انجمنی یا Association که شامل الگو هایی می باشد که یک رویداد به رویدادی دیگر ارتباط پیدا می کند.
  • ۲) ترتیب یا Sequence: ترتیب اجرای رویداد ها را پیگیری می کند.
  • ۳) پیش بینی یا Prediction که پیش بینی یک متغیر پیوسته را انجام می دهد.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

  • ۴) طبقه بندی یا Classification که رده های موجود در داده ها را تعریف می کند و نسبت به یکریگر متمایز می کند با این هدف که بتوان از این مدل برای پیش بینی رده رکوردهایی که برچسب رده آنها ناشناخته می‌باشد، استفاده نمود.
  • ۵) خوشه بندی یا Clustering که مجموعه ای از رکورد ها که شباهت بیشتری را نسبت به یکدیگر دارد را در یک گروه قرار می دهد.
  • ۶) مصور سازی یا visualization که داده های به دست آمده را شبیه سازی می کند.

 

ابزار های داده کاوی
  • ۱) کلمنتاین Clementine
  • ۲) نرم افزار Rapid Miner
  • ۳) نرم افزار WEKA

 azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

WEKA ابزاری متن باز برای داده کاوی در جاوا

WEKA را می توان یکی از قدرتمند ترین ابزار های موجود جهت داده کاوی دانست که یک کتابخانه متن باز می باشد که به کاربر این امکان را می دهد تا با استفاده از امکانات زبان جاوا، داده های خود را پردازش کند. WEKA توابع مختلف را برای داده کاوی در اختیار کاربر قرار میدهد. مزیت استفاده از این کتابخانه این می باشد که ابزار های متنوعی جهت پیاده سازی الگوریتم های داده کاوی را به صورت آماده دارد.

 

 مفاهیم داده کاوی

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

    • اعمال فیلتر بر روی داده ها
      •  حذف ویژگی های غیرمفید
      • گسسته سازی ویژگی های عددی
      • ایجاد داده تصادفی
    • انتخاب ویژگی
    • خوشه بندی
      •  روش های انتخاب خوشه
    • دسته بندی
    • ارزیابی مدل و تست
      • آشنایی با ماتریس Confusion
      • آشنایی با مشخصه عملکرد سیستم
    • قوانین انجمن
  • آماده سازی محیط نرم افزاری برای شروع به کار با WEKA
    • نصب جاوا
    • نصب Eclipse
    • اتصال WEKA با Eclipse
  • درونریزی داده
    • آشنایی با نوع داده ARFF
    • تعریف ویژگی

    azsoftir.com
    09367292276
    09367292276
    azsoftir@gmail.com
    azsoftir.com
    09367292276
    09367292276
    azsoftir@gmail.com
    azsoftir.com

    • آشنایی با ساختار داده ها
    • ایجاد مجموعه داده در زمان اجرا
    • ذخیره داده در قالب ARFF
  • اعمال فیلتر بر روی داده ها
    • گسسته سازی ویژگی ها
    • ابزار اعمال فیلتر دسته بندی FilteredClassifier
  • انتخاب ویژگی در WEKA
    • Information Gain و کاربرد آن در انتخاب ویژگی
    • بررسی مولفه های اصلی
    • AttributeSelectedClassifier و انتخاب خاص دسته بندی کننده
  • ایجاد یک دسته بندی کننده و آموزش آن
    • ایجاد دسته بندی کننده با درخت تصمیم گیری یا Decision Treesb.
    • ایجاد دسته بندی کننده با استفاده از ماشین بردار پشتیبان یا SVM
    • مدل های دیگر دسته بندی کننده
    • ایجاد یک دسته بندی کننده اختصاصی
  • نمایش نتیجه
    • نمایش گرافیکی درخت به کاربر
  • بررسی و ارزیابی مدل ها
    • بررسی مجموعه داده ها و تست
    • نمایش نتایج آماری
    • جداسازی داده یادگیری
    • اعتبارسنجی متقابل k-fold
    • ماتریس Confusion
    • منحنی ROC
    • ذخیره مدل با استفاده از Serializable
    • بازگردانی مدل با استفاده از deserializable
  • رگرسیون
    • کلاس Zero
    • کلاس REPTree
    • کلاس SMOreg
    • کلاس MultilayerPerceptron
  • قوانین ارتباطی
    • الگوریتم Apriori و کشف قوانین ارتباطی
  • خوشه بندی
    • الگوریتم EM و نحوه خوشه بندی
    • azsoftir.com
      09367292276
      09367292276
      azsoftir@gmail.com
      azsoftir.com
      09367292276
      09367292276
      azsoftir@gmail.com
      azsoftir.com
    • دسته بندی کننده خوشه ای
    • خوشه بندی افزایشی
    • بررسی خوشه بندی


:: موضوعات مرتبط: weka-python -clementin-matlab new , ,
:: بازدید از این مطلب : 199
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : شنبه 27 مرداد 1397 | نظرات ()
نوشته شده توسط : مطلب پروژه

معرفی چند نرم افزار کاربردی جهت داده کاوی
این درس از مجموعه دوره آشنایی با داده کاوی(Data Mining) و کاربردهای آن است

    درس قبلی - کاربرد داده کاوی و یادگیری ماشین در پردازش متن(Text Processing)
    درس بعدی - ویژگی(Feature) یا همان بُعد(Dimension) در داده کاوی چیست؟

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

بهتر است ابتدا درس داده کاوی چیست را مطالعه کرده باشید
مطالعه با تمرکز بیشتر
مدرس: مسعود کاویانی
MasoudKaviani.ir

با مطالعه دروس گذشته، یاد گرفته ایم که داده کاوی چیست. در این درس، میخواهیم چند نرم افزار کاربردی حوزه داده کاوی را مروری داشته باشیم. در میان نرم افزار های موجود، تمرکز را بر نرم افزارهایی گذاشتیم که نیاز به دانش برنامه نویسی ندارند. یعنی کسانی که به حوزه برنامه نویسی علاقه ندارند یا فعلا ترجیح میدهند از نرم افزارهای آماده(بدون طراحی نرم افزار و برنامه نویسی) استفاده کنند، میتوانند یادگیری این نرم افزارها را در دستور کار خود قرار دهند.

نرم افزار RapidMiner

این نرم افزار که که به گفته سازندگان آن تلاش بر این کرده است که به صورت یکپارچه عملیات مختلف حوزه علوم داده را تجمیع کند و به دانشمندان علوم داده اجازه دهد به سرعت مدل های مورد نیاز برای عملیات داده کاوی را شناسایی کنند.
نرم افزار Weka

نرم افزار وکا(weka) مجموعه ای از الگوریتم های مختلف جهت عملیات داده کاوی را در اختیار متخصصان و دانشمندان علوم داده می گذارد. کار با این نرم افزار بسیار ساده است و در اینجا کتابی جهت آموزش نرم افزار weka توسط خود سایت سازنده قرار داده شده است.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
[sc name=”tbl_ea”]
نرم افزار Orange

یکی از نرم افزارهای بسیار ساده و لذت بخش جهت انواع عملیات داده کاوی است. این نرم افزار به خاطر سادگی و واسط کاربری ساده آن میتواند مورد استفاده بسیاری از متخصصان حوزه علوم داده باشد. حتی دوستانی که به تازگی به دنبال یادگیری علوم داده هستند، میتوانند از این نرم افزار استفاده کنند.
نرم افزار Neural Designer مخصوص طراحی شبکه های عصبی

اگر با شبکه های عصبی کار کرده باشید میدانید که طراحی این گونه شبکه ها معمولا کار وقت گیری است و نیاز به دقت بالایی دارد. با استفاده از نرم افزار Neural Designer به راحتی میتوانید شبکه های عصبی مخصوص خود را طراحی کنید و مدل های مختلف داده را توسط آن ها آزمایش کنید.

 
می‌توانید نقاط قوت یا ضعف این درس را به ما بگویید و همچنین اگر سوالی در ذهن دارید از این قسمت(دیدگاه‌ها) سوال خود را مطرح فرمایید
جهت اطلاع از دروس جدید و طرح سوالات و پرسش و پاسخ درباره این دوره و دوره های دیگر، میتوانید در شبکه‌ها و صفحات اجتماعی ما عضو شوید
این درس از مجموعه دوره آشنایی با داده کاوی(Data Mining) و کاربردهای آن است
ترتیب پیشنهادی خواندن درس‌های این مجموعه به صورت زیر است:
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
    1 » داده کاوی(Data mining) چیست؟
    2 » یادگیری ماشین(Machine Learning) چیست؟
    3 » طبقه بندی(Classification) چیست؟
    4 » خوشه بندی(Clustering) چیست؟
    5 » سیستم توصیه گر(Recommendation System) چیست؟
    6 » کاربرد داده کاوی و یادگیری ماشین در پردازش متن(Text Processing)
    7 » معرفی چند نرم افزار کاربردی جهت داده کاوی
    8 » ویژگی(Feature) یا همان بُعد(Dimension) در داده کاوی چیست؟
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com



:: موضوعات مرتبط: weka-python -clementin-matlab new , ,
:: بازدید از این مطلب : 210
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : شنبه 27 مرداد 1397 | نظرات ()
نوشته شده توسط : مطلب پروژه

آشنایی با محیط وکا و ورود داده

    آشنایی با محیط Explorer Weka
    آشنایی با محیط Experimenter
    آشنایی با محیط Knowledge Flow
    کار با عملگرها
    عملگرهای خواندن داده با انواع داده ای
    اجرای تمام روش های دوره مفاهیم در وکا و کار با پارامترها به ترتیب مراحل فرآیند کریسپ نحوه اجرا و ذخیره
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
    آماده سازی داده ها
        شناخت داده ها( تعریف، انواع داده، انواع مجموعه داده)
        پاکسازی داده( داده پرت و نویز، روش های تشخیص داده پرت، داده از دست رفته و .....)

    مرحله پیش پردازش
        جمع آوری داده(Integration)
        تجمیع(aggregation)
        نمونه برداری(sampling)
        کاهش ابعاد
        انتخاب ویژگی
        گسسته سازی
        تبدیل نوع داده ها

        مدلسازی (رده بندی و خوشه بندی)
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
        ارزیابی مدل ها( پارامترها، ماتریس درهم ریختگی، نمودار (ROC
        رده بندی و پیش بینی( درخت تصمیم، شبکه عصبی، بیز ساده، نزدیکترین همسایه، بردار پشتیبان، به خاطرسپاری، رگرسیون، روشهای جمعی بگینگ و بوستینگ و ...روش های معمول در وکا همراه با مفاهیم
        مدل های بدون راهنما: خوشه بندی سلسله مراتبی، الگوریتم K-Means
        روش های ارزیابی خوشه بندی
        مقایسه نمودار ROC
    قواعدانجمنی

    تعریف روش های موجود در وکا(apriori)،

    مفاهیم پیشرفته
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
    الگوریتم ژنتیک
    Smote
    الگوریتم ازدحام ذرات
    شاخص جینی و سود اطلاعاتی
    Relief
    PCA
    Wavelet
    رده نامتوازن( روش های برخورد با حل مشکل رده نامتوازن)
    مقایسه مدل ها با نمودار ROC
    حل چند مثال مهم و پروژه عملی



:: موضوعات مرتبط: weka-python -clementin-matlab new , ,
:: بازدید از این مطلب : 187
|
امتیاز مطلب : 0
|
تعداد امتیازدهندگان : 0
|
مجموع امتیاز : 0
تاریخ انتشار : شنبه 27 مرداد 1397 | نظرات ()

صفحه قبل 1 2 صفحه بعد