دانلود انواع فایل
مقاله تحقیق پروژه دانش آموزی و دانشجوییدانلود انواع فایل
مقاله تحقیق پروژه دانش آموزی و دانشجوییوب کاوی در صنعت
کاملترین پروژه وب کاوی بر اساس دستاورد های وزارت صنعت و معدن
عنوان پایان نامه : وب کاوی در صنعت
قالب بندی : Word
قیمت : 9000
شرح مختصر : با افزایش چشمگیر حجم اطلاعات و توسعه وب، نیاز به روش ها و تکنیک هایی که بتوانند امکان دستیابی کارا به داده‌ها و استخراج اطلاعات از آنها را فراهم کنند، بیش از پیش احساس می شود. وب کاوی یکی از زمینه های تحقیقاتی است که با به کارگیری تکنیک های داده کاوی به کشف و استخراج خودکار اطلاعات از اسناد و سرویس‌های وب می پردازد. در واقع وب کاوی، فرآیند کشف اطلاعات و دانش ناشناخته و مفید از داده های وب می باشد. روش های وب کاوی بر اساس آن که چه نوع داده ای را مورد کاوش قرار می دهند، به سه دسته کاوش محتوای وب، کاوش ساختار وب و کاوش استفاده از وب تقسیم می شوند. طی این گزارش پس از معرفی وب کاوی و بررسی مراحل آن، ارتباط وب کاوی با سایر زمینه های تحقیقاتی بررسی شده و به چالش ها، مشکلات و کاربردهای این زمینه تحقیقاتی اشاره می شود. همچنین هر یک از انواع وب کاوی به تفصیل مورد بررسی قرار می گیرند که در این پروژه بیشتر به وب کاوی در صنعت می پردازم. برای این منظور مدل ها، الگوریتم ها و کاربردهای هر طبقه معرفی می شوند.
فهرست :
مقدمه
فصل دوم: داده کاوی
مقدمه ای بر داده کاوی
چه چیزی سبب پیدایش داده کاوی شده است؟
مراحل کشف دانش
جایگاه داده کاوی در میان علوم مختلف
داده کاوی چه کارهایی نمی تواند انجام دهد؟
داده کاوی و انبار داده ها
داده کاوی و OLAP
کاربرد یادگیری ماشین و آمار در داده کاوی
توصیف داده ها در داده کاوی
خلاصه سازی و به تصویر در آوردن داده ها
خوشه بندی
تحلیل لینک
مدل های پیش بینی داده ها
دسته بندی
رگرسیون
سری های زمانی
مدل ها و الگوریتم های داده کاوی
شبکه های عصبی
درخت تصمیم
Multivariate Adaptive Regression Splines(MARS)
Rule induction
Knearest neibour and memorybased reansoning(MBR)
رگرسیون منطقی
تحلیل تفکیکی
مدل افزودنی کلی (GAM)
Boosting
سلسله مراتب انتخابها
داده کاوی و مدیریت بهینه وب سایت ها
دادهکاوی و مدیریت دانش
فصل سوم: وب کاوی
تعریف وب کاوی
مراحل وب کاوی
وب کاوی و زمینه های تحقیقاتی مرتبط
وب کاوی و داده کاوی
وب کاوی و بازیابی اطلاعات
وب کاوی و استخراج اطلاعات
وب کاوی و یادگیری ماشین
انواع وب کاوی
چالش های وب کاوی
مشکلات ومحدودیت های وب کاوی در سایت های فارسی زبان
محتوا کاوی وب
فصل چهارم: وب کاوی در صنعت
انواع وب کاوی در صنعت
وب کاوی در صنعت نفت، گاز و پتروشیمی
مهندسی مخازن/ اکتشاف
مهندسی بهره برداری
مهندسی حفاری
بخشهای مدیریتی
کاربرد های دانش داده کاوی در صنعت بیمه
کاربردهای دانش داده کاوی در مدیریت شهری
کاربردهای داده کاوی در صنعت بانکداری
بخش بندی مشتریان
پژوهش های کاربردی
نتیجه گیری
منابع و ماخذ فارسی
مراجع و ماخذ لاتین و سایتهای اینترنتی
خرید و دانلود محصول1394/07/21
وب کاوی , صنعت ساختمان , پروژه , کارآفرینی
لینک محصول
http://kavoshgar.zepo.ir/post/13355 ادامه مطلب ...
دانلود پایان نامه وب کاوی در صنعت
شرح مختصر : با افزایش چشمگیر حجم اطلاعات و توسعه وب، نیاز به روش ها و تکنیک هایی که بتوانند امکان دستیابی کارا به داده‌ها و استخراج اطلاعات از آنها را فراهم کنند، بیش از پیش احساس می شود. وب کاوی یکی از زمینه های تحقیقاتی است که با به کارگیری تکنیک های داده کاوی به کشف و استخراج خودکار اطلاعات از اسناد و سرویس‌های وب می پردازد. در واقع وب کاوی، فرآیند کشف اطلاعات و دانش ناشناخته و مفید از داده های وب می باشد. روش های وب کاوی بر اساس آن که چه نوع داده ای را مورد کاوش قرار می دهند، به سه دسته کاوش محتوای وب، کاوش ساختار وب و کاوش استفاده از وب تقسیم می شوند. طی این گزارش پس از معرفی وب کاوی و بررسی مراحل آن، ارتباط وب کاوی با سایر زمینه های تحقیقاتی بررسی شده و به چالش ها، مشکلات و کاربردهای این زمینه تحقیقاتی اشاره می شود. همچنین هر یک از انواع وب کاوی به تفصیل مورد بررسی قرار می گیرند که در این پروژه بیشتر به وب کاوی در صنعت می پردازم. برای این منظور مدل ها، الگوریتم ها و کاربردهای هر طبقه معرفی می شوند.
فهرست :
مقدمه
فصل دوم: داده کاوی
مقدمه ای بر داده کاوی
چه چیزی سبب پیدایش داده کاوی شده است؟
مراحل کشف دانش
جایگاه داده کاوی در میان علوم مختلف
داده کاوی چه کارهایی نمی تواند انجام دهد؟
داده کاوی و انبار داده ها
داده کاوی و OLAP
کاربرد یادگیری ماشین و آمار در داده کاوی
توصیف داده ها در داده کاوی
خلاصه سازی و به تصویر در آوردن داده ها
خوشه بندی
تحلیل لینک
مدل های پیش بینی داده ها
دسته بندی
رگرسیون
سری های زمانی
مدل ها و الگوریتم های داده کاوی
شبکه های عصبی
درخت تصمیم
Multivariate Adaptive Regression Splines(MARS)
Rule induction
Knearest neibour and memorybased reansoning(MBR)
رگرسیون منطقی
تحلیل تفکیکی
مدل افزودنی کلی (GAM)
Boosting
سلسله مراتب انتخابها
داده کاوی و مدیریت بهینه وب سایت ها
دادهکاوی و مدیریت دانش
فصل سوم: وب کاوی
تعریف وب کاوی
مراحل وب کاوی
وب کاوی و زمینه های تحقیقاتی مرتبط
وب کاوی و داده کاوی
وب کاوی و بازیابی اطلاعات
وب کاوی و استخراج اطلاعات
وب کاوی و یادگیری ماشین
انواع وب کاوی
چالش های وب کاوی
مشکلات ومحدودیت های وب کاوی در سایت های فارسی زبان
محتوا کاوی وب
فصل چهارم: وب کاوی در صنعت
انواع وب کاوی در صنعت
وب کاوی در صنعت نفت، گاز و پتروشیمی
مهندسی مخازن/ اکتشاف
مهندسی بهره برداری
مهندسی حفاری
بخشهای مدیریتی
کاربرد های دانش داده کاوی در صنعت بیمه
کاربردهای دانش داده کاوی در مدیریت شهری
کاربردهای داده کاوی در صنعت بانکداری
بخش بندی مشتریان
پژوهش های کاربردی
نتیجه گیری
منابع و ماخذ فارسی
مراجع و ماخذ لاتین و سایتهای اینترنتی
خرید و دانلود محصول1394/08/19
انواع وب کاوی , انواع وب کاوی در صنعت , تحلیل تفکیکی , تعریف وب کاوی , توصیف داده ها در داده کاوی , چالش های وب کاوی , داده کاوی , داده کاوی چه کارهایی نمی تواند انجام دهد؟ , داده کاوی و OLAP , داده کاوی و انبار داده ها , داده کاوی و مدیریت بهینه وب سایت ها , داده‌ک
لینک محصول
http://kavoshgar.zepo.ir/post/19171 ادامه مطلب ...
دانلود پایان نامه وب کاوی در صنعت
خرید و دانلود محصول
1394/10/11
دانلود , پایان , نامه , وب , کاوی , در
لینک محصول
http://kavoshgar.zepo.ir/post/31820 ادامه مطلب ...
مفاهیم داده کاوی و کاربرد های آن
عنوان: مفاهیم داده کاوی و کاربرد های آن
شرح مختصر : امروزه با گسترش سیستم های پایگاهی و حجم بالای داده ها ی ذخیره شده در این سیستم ها ، نیاز به ابزاری است تا بتوان داده های ذخیره شده را پردازش کردواطلاعات حاصل از این پردازش را در اختیار کاربران قرار داد . با استفاده از پرسش های ساده در SQL و ابزارهای گوناگون گزارش گیری معمولی ، می توان اطلاعاتی را در اختیار کاربران قرار داد تا بتوانند به نتیجه گیری در مورد داده ها و روابط منطقی میان آنها بپردازند اما وقتی که حجم داده ها بالا باشد ، کاربران هر چند زبر دست و با تجربه باشند نمی توانند الگوهای مفید را در میان حجم انبوه داده ها تشخیص دهند و یا اگر قادر به این کار هم با شند ، هزینه عملیات از نظر نیروی انسانی و مادی بسیار بالا است . از سوی دیگر کاربران معمولا فرضیه ای را مطرح می کنند و سپس بر اساس گزارشات مشاهده شده به اثبات یا رد فرضیه می پردازند ، در حالی که امروزه نیاز به روشهایی است که اصطلاحا به کشف دانش بپردازند یعنی با کمترین دخالت کاربر و به صورت خودکار الگوها و رابطه های منطقی را بیان نمایند . داده کاوی یکی از مهمترین این روشها است که به وسیله آن الگوهای مفید در داده ها با حداقل دخالت کاربران شناخته می شوند و اطلاعاتی را در اختیار کاربران و تحلیل گران قرار می دهند تا براساس آنها تصمیمات مهم و حیاتی در سازمانها اتخاذ شوند . در داده کاوی از بخشی از علم آمار به نام تحلیل اکتشافی داده ها استفاده می شود که در آن بر کشف اطلاعات نهفته و ناشناخته از درون حجم انبوه داده ها تاکید می شود . علاوه بر این داده کاوی با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیز ارتباط تنگاتنگی دارد ، بنابراین می توان گفت در داده کاوی تئوریهای پایگاه داده ها ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین و علم آمار را در هم می آمیزند تا زمینه کاربردی فراهم شود . باید توجه داشت که اصطلاح داده کاوی زمانی به کار برده می شود که با حجم بزرگی از داده ها ، در حد مگا یا ترابایت ، مواجه باشیم . در تمامی منابع داده کاوی بر این مطلب تاکید شده است . هر چه حجم داده ها بیشتر و روابط میان آنها پیچیده تر باشد دسترسی به اطلاعات نهفته در میان داده ها مشکلتر می شود و نقش داده کاوی به عنوان یکی از روشهای کشف دانش ، روشن تر می گردد .
فهرست :
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 دادهکاوی در شهر الکترونیک
کاربردهای داده کاوی در شهر الکترونیک
چالشهای داده کاوی در شهر الکترونیک
مراجع و ماخذ
1394/11/18
datamining , دیتا ماینینگ , داده کاوی
ادامه مطلب ...
پروژه‌ی کاربرد داده کاوی در آزمون نرم‌افزار
پروژه‌ی به کارگیری دادهکاوی در آزمون نرم‌افزار
کاربرد کلاسترینگ در آزمون نرم‌افزار
ارائه‌ی روشی مبتنی بر داده کاوی برای انتخاب Test Case
فهرست مطالب
1ارائه‌ی روشی مبتنی بر داده کاوی برای انتخاب تست کیس‌ها…4
3.1.2 کیمنه‌کردن موارد آزمون8
4 کاهش هزینه‌ی آزمون با استفاده از خوشه‌بندی 9
5.1تولید داده به طور تصادفی 10
5.2اجرای داده‌های آزمون و پروفایل کردن10
6.1 مثال به کار گرفته شده در این پروژه12
6.2 گراف جریان داده برای این مثال13
7.1 تعداد تست‌کیس‌ها قبل از کمینه‌کردن و میزان پوشش آنها18
7.2 تعداد تست‌کیس‌های بعداز کیمنه‌کردن و میزان پوشش آنها18
عنوان پایان نامه : داده کاوی و کاربرد آن در تشخیص بیماری ها ( دیابت )
قالب بندی : PDF
شرح مختصر : امروزه در دانش پزشکی جمع آوری داده های فراوان در مورد بیماری های مختلف از اهمیت فراوانی برخوردار است. مراکز پزشکی با مقاصد گوناگونی به جمع آوری این داده ها می پردازند . تحقیق روی این داده ها و به دست آوردن نتایج و الگوهای مفید در رابطه با بیماری ها ،یکی از اهداف استفاده از این داده ها است . حجم زیاد این داده ها و سردرگمی حاصل از آن مشکلی است که مانع رسیدن به نتایج قابل توجه می شود . بنابراین از داده کاوی برای غلبه بر این مشکل و به دست آوردن روابط مفید بین عوامل خطر زا در بیماری ها استفاده می شود. این مقاله به معرفی داده کاوی وکاربردآن در صنعت پزشکی (پیش بینی بیماری) با استفاده از الگوریتم های داده کاوی به همراه نرم افزارهای مرتبط با آن پرداخته است
قهرست :
فصل اول : مقدمه
مقدمه
شرح و بیان مسئله
هدف تحقیق
اهمیت و کاربرد نتایج تحقیق
محدودیت
تعریف عملیاتی واژگان
فصل دوم : مفاهیم داده کاوی
تاریخچه
موضوع داده کاوی چیست؟
تعاریف داده کاوی
تفاوت داده کاوی و آنالیزهای آماری
کاربرد های داده کاوی
چند مثال در مورد مفهوم داده کاوی
مراحل داده کاوی
مرحله اول: Business Understanding
مرحله دوم: Data Understanding
جمع آوری داده ها
بحث شرح و توصیف داده ها
مرحله سوم: Data Preparation
Data selecting :انتخاب داده
مرحله چهارم: Modelling
مرحله پنجم: Evaluation
مرحله ششم: Deployment
مفاهیم اساسی در داده کاوی
Bagging
Boosting
MetaLearning
عناصر داده کاوی
تکنیک های داده کاوی
دسته بندی
خوشه بندی
رگرسیون گیری
تجمع وهمبستگی
درخت تصمیم گیری
الگوریتم ژنتیک
شبکه های عصبی مصنوعی
گام نهایی فرآیند داده کاوی،گزارش دادن است
تکنولوژی های مرتبط با داده کاوی
انبار داده
OLAP
محدودیت ها
فصل سوم : کاربرد داده کاوی در پزشکی
داده کاوی در عرصه سلامت
استراتژی های داده کاوی
نمونه هایی از کاربرد داده کاوی در سلامت
مقایسه الگوریتم های هوشمند در شناسایی بیماری دیابت
دسته بندی کننده Bagging
دسته بندی کننده Naïve Bayse
دسته بندی کننده SVM
دسته بندی کننده Random Forest
دسته بندی کننده C
فصل چهارم :درخت تصمیم وپیاده سازی نرم افزار وکا
اهدااف اصلی درخت های تصمیم گیری دسته بندی کننده
گام های لازم برای طراحی یک درخت تصمیم گیری
جذابیت درختان تصمیم
بازنمایی درخت تصمیم
مسائل مناسب برای یادگیری درخت تصمیم
مسائل در یادگیری درخت تصمیم
اورفیتینگ داده ها
انواع روش های هرس کردن
عام سازی درخت
مزایای درختان تصمیم نسبت به روش های دیگر داده کاوی
معایب درختان تصمیم
انواع درختان تصمیم
درختان رگراسیون
الگوریتم ID
الگوریتم Idhat
االگوریتم id
الگوریتم idhat
الگوریتم Cart
الگوریتم C
نرم افزار های داده کاوی
نرم افزار WEKA
قابلیت های WEKA
نرم افزار JMP
قابلیت های JMP
پیاده سازی نرم افزار وکا
پیاده سازی توسط الگوریتم Naïve Bayse
پیاده سازی توسط الگوریتم Decision Trees
ایجاد مدل رگرسیون
ایجاد مدل خوشه بندی
پیاده سازی با الگوریتم نزدیک ترین همسایه
برگه visualize
فصل پنجم:بحث ونتیجه گیری
بحث
نتیجه گیری
پیشنهادات
منابع
خرید و دانلود محصول1394/11/19
استراتژی های داده کاوی , الگوریتم ID , الگوریتم ژنتیک , انواع درختان تصمیم , انواع روش های هرس کردن , اورفیتینگ داده ها , ایجاد مدل خوشه بندی , تجمع وهمبستگی , تفاوت داده کاوی و آنالیزهای آماری , تکنولوژی های مرتبط با داده کاوی , تکنیک های داده کاوی , چند مثال در مو , downloadcenter1.zepo.ir
لینک محصول
http://kavoshgar.zepo.ir/post/40119 ادامه مطلب ...