لینک دانلود تحقیق و مقاله پیرامون داده کاوی در بانک اطلاعاتی

مشخصات فایل عنوان: دانلود تحقیق و مقاله پیرامون داده کاوی در بانک اطلاعاتی قالب بندی: word تعداد صفحات:10     محتویات مقدمه معرفی داده ‌ کاوی و دلایل پیدایش آن تعاریف داده کاوی جایگاه داده ‌ کاوی در علوم کامپیوتر   طبقه بندی روش های داده کاوی داده کاوی توصیفی یا توصیف کننده داده کاوی پیشگویانه مراحل و اجزای یک فرآیند داده ‌ کاوی بیان مسئله و فرموله کردن فرضیه انتخاب و جمع آوری داده ها تبدیل و پیش پردازش داده ها برآورد مدل یا کاوش در داده ها تفسیر نتیجه یا تفسیر مدل و رسیدن به نتایج آماده سازی داده ها مدل استاندارد داده ها دو وظیفه اصلی در آماده سازی داده ها تبدیل و تغییر وضعیت داده های خام نرمال سازی      1-1 مقیاس دهی اعشاری      2-1 نرمال سازی حداقل - حداکثر      3-1 نرمال سازی انحراف معیار یکنواخت سازی داده ها تفاضل ها و نسبت ها مفهوم داده های از دست رفته و راه حل جبران داده های از دست رفته مفهوم و روش های تشخیص داده های نامنطبق روش های آماری 2. تشخیص داده های نامنطی ...

دانلود تحقیق و مقاله پیرامون داده کاوی در بانک اطلاعاتی, مراحل و اجزای یک فرآیند داده‌کاوی,آماده سازی داده ها,تبدیل و تغییر وضعیت داده های برای پشتیبانی و خرید فایل به سایت فروشنده مراجعه بفرمائید

لینک فایل دانلود پروژه داده کاوی ثبت احوال با نرم افزار کلمنتاین‎(word)

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 کرد و اطلاعات 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 پروژه 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

پرسشنامه

پروژه داده کاوی

معرفی فیلدهای پرسشنامه

مراحل انجام کار با کلمنتاین

الگوریتم C5.O

خوشه بندی

K-means

Kohonen

قواعد تلازمی

Apriori

شبکه عصبی

Neuralnet

استفاده از پارتیشن

استفاده از C5.O

استفاده از Neuralnet

استفاده از Bayes Net

تعداد صفحات:26

دانلود پروژه داده کاوی ثبت احوال با نرم افزار کلمنتاین‎

حجم فایل : 2,360 کیلوبایت

کلمات کلیدی : استفاده از Bayes Net ,استفاده از C5,O ,استفاده از Neuralnet, الگوریتم C5,O ,الگوریتم خوشه بندی پروژه داده کاوی پروژه رایگان ثبت احوال, شبکه عصبی قواعد تلاز
در این سایت هیچ فایلی برای فروش قرار نمی گیرد. برای پشتیبانی و خرید فایل به مراجعه بفرمائید:

لینک فایل دانلود مقاله نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی(word)

شرح مختصر : با افزایش سیستمهای کامپیوتر و گسترش تکنولوژی اطلاعات , بحث اصلی در علم کامپیوتر از چگونگی جمع آوری اطلاعات به نحوه استفاده از اطلاعات منتقل شده است . سیستمهای داده کاوی ,این امکان را به کاربر می دهند که بتواند انبوه داده های جمع آوری شده را تفسیر کنند و دانش نهفته در آن را استخراج نمایند . داده کاوی به هر نوع کشف دانش و یا الگوی پنهان در پایگاه داده ها اطلاق می شود . امروزه داده کاوی به عنوان یکی از مهمترین مسائل هوش مصنوعی و پایگاه داده ، محققان بسیاری را به خود جذب کرده است . در این تحقیق ابتدا نگاه کلی بر داده کاوی ، استراتژیهای داده کاوی و… داریم ، سپس مسأله کشف قوانین وابستگی در پایگاه داده را به تفضیل بررسی کردیم و نگاهی به الگوریتمهای موجود برای آن داشتیم . سپس مسأله کشف قوانین وابستگی در پایگاه داده های پویا را مورد بحث قرار دادیم و الگوریتم های ارائه شده مربوطه را مطرح کردیم .

فهرست :

چکیده

مقدمه

کشف دانش در پایگاه داده

آیا داده کاوی برای حل مسائل ما مناسب است؟

جمع آوری داده ها

بکارگیری نتایج

استراتژیهای داده کاوی

پیش گویی Perdiction

Unsupervised Clustering دسته بندی بدون کنترل

تکنیکهای داده کاوی تحت کنترل

شبکه عصبی

برگشت آماری

قوانین وابستگی

الگوریتم  Apriori

الگوریتم Aprior TID

الگوریتم partition

الگوریتم های MaxEclat,Eclat

الگوریتم با ساختار trie

الگوریتم fp-grow

ساخت fp- tree

Fp-tree شرطی

الگوریتم برداری

نگهداری قوانین وابستگی

الگوریتم کاهشی

تعداد صفحات:22

دانلود مقاله نگاهی بر داده کاوی و کشف قوانین وابستگی
حجم فایل : 273 کیلوبایت

کلمات کلیدی : Unsupervised Clustering ,دسته بندی بدون کنترل ,آیا داده کاوی برای حل مسائل ما مناسب است,استراتژیهای داده کاوی ,الگوریتم fp grow ,الگوریتم partition ,الگوریتم با
در این سایت هیچ فایلی برای فروش قرار نمی گیرد. برای پشتیبانی و خرید فایل به مراجعه بفرمائید:

لینک فایل دانلود پاورپوینت داده کاوی با اتوماتای یادگیر

شرح مختصر : داده کاوی به استخراج دانش از داده ها اشاره دارد و هسته اصلی آن در فصل مشترک یادگیری ماشین، آمار و پایگاه داده است.یک اتوماتای یادگیر را می‌توان بصورت یک شئ مجرد که دارای تعداد متناهی عمل است، در نظر گرفت. اتوماتای یادگیر با انتخاب یک عمل از مجموعه عمل های خود و اِعمال آن بر محیط، عمل می‌کند. عمل مذکور توسط یک محیط تصادفی ارزیابی می‌شود و اتوماتا از پاسخ محیط برای انتخاب عمل بعدی خود استفاده می‌کند. در این مقاله یک کاوش کننده بر پایه اتوماتای یادگیر پیشنهاد شده است که LA-miner  نام گذاری شده است.

فهرست :

چکیده مقاله

داده کاوی

اتوماتای یادگیر

داده کاوی با استفاده از اتوماتای یادگیر

نتایج آزمایشات

منابع و ماٌخذ

تعداد اسلاید:52

کلمات کلیدی : اتوماتای یادگیر ,استخراج دانش از داده ها ,استفاده از اتوماتای یادگیر ,انواع داده کاوی ,پاورپوینت رشته کامپیوتر ,پایان نامه داده کاوی ,داده کا
در این سایت هیچ فایلی برای فروش قرار نمی گیرد. برای پشتیبانی و خرید فایل به مراجعه بفرمائید:

لینک فایل دانلود تحقیق و مقاله پیرامون داده کاوی در بانک اطلاعاتی(word)--9صفحه

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 پردازش کرد و اطلاعات حاصل از این پردازش را در اختیار کاربران قرار داد. با استفاده ار پرسش های ساده درSQL  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 چقدرحرفه ای 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 مالی بسیار بالا است. بنابراین میشود گفت که درحال حاضر یک تغییر الگو از مدل سازی و تحلیل های کلاسیک برپایه اصول اولیه به مدل های درحال پیشرفت و تحلیل های مربوط بطور مستقیم از داده ها وجود دارد. 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 متون آکادمیک تعاریف گوناگونی برای داده کاوی ارائه شده اند. در برخی از این تعاریف داده کاوی در حد ابزاری که کاربران را قادر به ارتباط مستقیم با حجم عظیم داده ها می سازد معرفی گردیده است و در برخی دیگر، تعاریف دقیقتر که درآنها به کاوش در داده ها توجه می شود موجود است.

9صفحه

کلمات کلیدی : معرفی دادهکاوی و دلایل پیدایش آن, تعاریف داده کاوی, جایگاه دادهکاوی در علوم کامپیوتر,طبقه بندی روش های داده کاوی , داده کاوی توصیفی یا توصیف
در این سایت هیچ فایلی برای فروش قرار نمی گیرد. برای پشتیبانی و خرید فایل به مراجعه بفرمائید:

لینک فایل پاورپوینت استفاده از روشهای داده کاوی در تشخیص نفوذ به شبکه های کامپیوتری - 16 اسلاید

مشخصات فایل

عنوان:استفاده از روشهای داده کاوی در تشخیص نفوذ به شبکه های کامپیوتری

قالب بندی: پاورپوینت

تعداد اسلاید:16

عناوین مورد بحث

vمقدمه ای در مورد نفوذ و سیستمهای تشخیص نفوذ

vداده کاوی و کاربرد آن در سیستم های تشخیص نفوذ

vالگوریتم های بررسی شده داده‌کاوی

vروش انجام تحقیقات

vاهداف تحقیق

 

مقدمه

سیستم های تشخیص نفوذ ( IDS )

سیستم های تشخیص نفوذ ( IDS )

داده کاوی و کاربرد آن در کشف نفوذ

تکنیک ها داده کاوی و الگوریتم های آن

الگوریتم های بررسی شده

گام های انجام تحقیقات

مجموعه داده

شمایی از شبکه ایجاد شده برای جمع آوری داده های KDD99

چهار دسته حمله در KDD99

انتخاب روش برچسب گذاری

انتخاب معیار های ارزیابی کارائی

نحوه نمایش نتایج

 

 

مقدمه

نفوذ ( حمله ) :

نفوذ به عملیاتی اطلاق می‌شود که تلاش می کند برای دسترسی غیر مجاز به شبکه یا سیستم های کامپیوتری از مکانیسم امنیتی سیستم عبور کند. این عملیات توسط نفوذ کننده گان خارجی  و داخلی انجام میشود

کلمات کلیدی : روشهای داده کاوی در تشخیص نفوذ به شبکه های کامپیوتری,الگوریتم های بررسی شده,سیستم های تشخیص نفوذ,داده کاوی و کاربرد آن در کشف نفوذ
در این سایت هیچ فایلی برای فروش قرار نمی گیرد. برای پشتیبانی و خرید فایل به مراجعه بفرمائید:

لینک فایل دانلود تحقیق و مقاله پیرامون داده کاوی در بانک اطلاعاتی

مشخصات فایل

عنوان: دانلود تحقیق و مقاله پیرامون داده کاوی در بانک اطلاعاتی

قالب بندی: word

تعداد صفحات:10

محتویات

• مقدمه

معرفی داده‌کاوی و دلایل پیدایش آن

تعاریف داده کاوی

جایگاه داده‌کاوی در علوم کامپیوتر

• طبقه بندی روش های داده کاوی

1. داده کاوی توصیفی یا توصیف کننده
2. داده کاوی پیشگویانه

• مراحل و اجزای یک فرآیند داده‌کاوی

1. بیان مسئله و فرموله کردن فرضیه
2. انتخاب و جمع آوری داده ها
3. تبدیل و پیش پردازش داده ها
4. برآورد مدل یا کاوش در داده ها
5. تفسیر نتیجه یا تفسیر مدل و رسیدن به نتایج

• آماده سازی داده ها

1. مدل استاندارد داده ها
2. دو وظیفه اصلی در آماده سازی داده ها

• تبدیل و تغییر وضعیت داده های خام

1. نرمال سازی

     1-1 مقیاس دهی اعشاری

     2-1 نرمال سازی حداقل-حداکثر

     3-1 نرمال سازی انحراف معیار

1. یکنواخت سازی داده ها
2. تفاضل ها و نسبت ها

• مفهوم داده های از دست رفته و راه حل جبران داده های از دست رفته
• مفهوم و روش های تشخیص داده های نامنطبق

1. روش های آماری 2. تشخیص داده های نامنطیق برمبنای فاصله 3. روش ها و تکنیک های برمبنای انحراف

• کاهش داده ها
  1. اعمال اصلی در فرایند کاهش داده ها
  2. یافته های حاصل از کاهش داده ها

         2-1 کاهش زمان محاسبه.

        2-2 افزایش یادگیری در دقت پیشگویانه/توصیفی.

        2-3 سادگی در ارائه مدل داده کاوی.

• روش های نمونه گیری برای نمونه های بزرگ

1. نمونه گیری سیستمی.
2. نمونه گیری تصادفی.
3. نمونه گیری لایه ای.
4. نمونه گیری معکوس.

مقدمه

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 پردازش کرد و اطلاعات حاصل از این پردازش را در اختیار کاربران قرار داد.

با استفاده ار پرسش های ساده درSQL  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 چقدرحرفه ای 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 مالی بسیار بالا است.

بنابراین میشود گفت که درحال حاضر یک تغییر الگو از مدل سازی و تحلیل های کلاسیک برپایه اصول اولیه به مدل های درحال پیشرفت و تحلیل های مربوط بطور مستقیم از داده ها وجود دارد.

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.

تعاریف داده کاوی

در متون آکادمیک تعاریف گوناگونی برای داده کاوی ارائه شده اند. در برخی از این تعاریف داده کاوی در حد ابزاری که کاربران را قادر به ارتباط مستقیم با حجم عظیم داده ها می سازد معرفی گردیده است و در برخی دیگر، تعاریف دقیقتر که درآنها به کاوش در داده ها توجه می شود موجود است.

برخی از این تعاریف عبارتند از :

1. داده کاوی عبارت است از فرایند استخراج اطلاعات معتبر، از پیش ناشناخته، قابل فهم و قابل اعتماد از پایگاه داده های بزرگ و استفاده از آن در تصمیم گیری در فعالیت های تجاری مهم.
2. فرایند نیم خودکار تجزیه و تحلیل پایگاه داده های بزرگ به منظور یافتن الگوهای مفید اطلاق می شود.
3. داده کاوی یعنی فرایند جستجو در یک پایگاه داده ها برای یافتن الگوهایی میان داده ها.
4. داده کاوی یعنی تجزیه و تحلیل مجموعه داده های قابل مشاهده برای یافتن روابط مطمئن بین داده ها.
5. داده کاوی یعنی استخراج دانش کلان ، قابل استناد و جدید از پایگاه داده ها ی بزرگ.

نکته:  همانگونه که در تعاریف گوناگون داده کاوی مشاهده می شود، تقریبا در تمامی تعاریف به مفاهیمی چون استخراج دانش ، تحلیل و یافتن الگوی بین داده ها اشاره شده است.

" داده کاوی فرآیندی است که طی آن با استفاده از ابزار های  تحلیل داده به دنبال کشف الگوها و ارتباطات میان داده های موجود که ممکن است منجر به استخراج اطلاعات جدیدی از پایگاه داده گردند، می باشد."

در داده کاوی از بخشی از 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 شودبنابراین می توان گفت در داده کاوی تئوریهای پایگاه داده ها، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین وعلم 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 گیگابایت یا ترابایت، مواجه باشیم که از این نظر یکی از بزرگترین بازارهای هدف، انبارجامع داده ها، مراکز داده وسیستم های پشتیبانی تصمیم برای بدست آوردن تخصص هایی در صنایعی مثل شبکه های توزیع مویرگی، تولیدف مخابرات، بیمه و... می باشد.

نکته: در تعاریفی که از داده کاوی ارائه شد به اصطلاح "فرایند" اشاره شد. حتی در بعضی محیط های حرفه ای این نظر وجود دادرد که داده کاوی شامل انتخاب و بکارگیری ابزارهای مبتنی بر کامپیوتر برای حل مسائل فعلی و بدست آوردن یک راه حل بطور اتوماتیک و خودکار میباشد.

برای اموزش داده کاوی، باید بر مفاهیم و روش های اعمال شده برخلاف همه جاذبه های ابزارهای مبتنی بر کامپیوتر که امور رابا جزئیات ودستورات با فرمت های خاصی باید به خیلی از سوالات از جمله چگونگی طراحی واستفاده از فرایندها را پاسخ داد به جای بیان جزئیات عملی ابزار مختلف داده کاوی تکیه نمود.

طبقه بندی روش های داده کاوی:

1. داده کاوی توصیفی یا توصیف کننده که اطلاعات جدید وغیربدیهی رابراساس مجموعه داده های موجود ارائه می دهد.

در این روش توصیف، هدف کلی بدست اوردن یک شناخت از سیستم های تجزیه و تحلیل شده توسط الگوها و روابط بین داده هایData Warehouse ها که تحت عناوینی مثل کشف الگوی ترتیبی، کشف قانون وابستگی و خوشه بندی هستند، می باشد.

1. داده کاوی پیش گویانه مدلی از سیستم را ارائه می دهد که شامل بکارگیری متغییرها و فیلدهادرData Warehouseها جهت پیشگویی مقادیر ناشناخته می باشد. در این طیف)پیش گویانه( هدف کلی داده کاوی ایجاد مدلی است که بعنوان یک برنامه بنوان از آن برای طبقه بندی و تشخیص و کشف خطا استفاده کرد.

مراحل فرایند کشف دانش از پایگاه داده ها

فرایند کشف دانش از پایگاه داده ها شامل پنج مرحله است که عبارتند از:

1. درک قلمرو یا بیان مسئله و فرموله کردن فرضیه
2. انتخاب و جمع آوری داده ها
3. تبدیل داده ها
4. کاوش در داده ها
5. تفسیر نتیجه یا تفسیر مدل و رسیدن به نتایج

بیان مسئله و فرموله کردن فرضیه:

در ابتدای امر پیش زمینه کشف دانش، فهم درست داده و مساله می باشد. بدون این فهم درست هیچ الگوریتمی صرف نظر از خبره بودن آن نمی تواند نتیجه مطمئنی برای شما حاصل نماید و داده را جهت کاوش آماده نموده یا نتایج را به طور صحیح تفسیر نمود. برای استفاده بهتر از داده کاوی باید یک بیان واضح از هدف داشت. در این مرحله انچه نیاز است  ترکیبی از تخصص یک زمینه کاربردی و یک مدل داده کاوی است و شاید بتوان گفت یک تقابل نزدیک سر یک مسئله واحد و چندین فرضیه فرموله شده بین متخصصین داده کاوی و متخصصین کاربردی میباشد.

1. انتخاب و جمع آوری داده ها:

این مرحله درارتباط با چگونگی تولید و جمع آوری داده ها است.

بطور کلی، دو امکان وجود دارد:

 روش آزمون طراحی: زمانی است که فرایند تولید داده ها تحت کنترل یک متخصص کاربردی)مدل ساز سیستم(  باشد.

روش دیداری: امکان دوم زمانی مطرح است که متخصص قادر به تولید فرآیند نیست یعنی تولید داده  بصورت تصادفی در نظر گرفته شود.

پس از اینکه داده ها جمع اوری شدند یا در فرایند جمع اوری داده ها تا اندازه ای قرار گرفتند، توزیع نمونه گیری کاملا نامعلوم است.(یعنی  داده هایی که بعدا برای تست و بکارگیری آن مدل بکار می روند از چند نمونه مشابه استفاده می شوند.)

نکته: برای فرایند داده کاوی داده ها ی مورد نیاز موجود در انبار داده ها باید انتخاب شوند. درک این مطلب که برای ارزیابی یک مدل که بعدا برای تست و بکارگیری آن مدل بکار می رود، موفقیت آمیز باشد، بسیار مهم است در غیر اینصورت نتایج درستی حاصل نمی گردد.

مثلا انبار داده ها شامل انواع مختلف و گوناگونی از داده ها است به عنوان مثال در یک پایگاه داده های مربوط به سیستم فروشگاهی، اطلاعاتی در مورد خرید مشتریان، خصوصیات آماری آنها،dispatcher ها (توزیع کنندگان)، مشتریان، حسابداری و ... وجود دارند که همه آنها در داده کاوی مورد نیاز نیستند.

1. پیش پردازش ها یا تبدیل داده ها

زمانی که که داده های مورد نیاز از پایگاه داده های موجود در انبار داده ها "جمع اوری" شدند و داده های مورد کاوش مشخص گردیدند، معمولا به تبدیلات خاصی روی داده ها نیاز است که شامل حداقل دو مرحله متداول می باشد:

1. آشکارسازی ( حذف) داده های غیرعادی:

داده های غیرعادی یا غیر معمول درحقیقت داده های نتیجه سنجش خطاها، کدنویسی و ثبت خطاها است. دراینجا باید یا 1. داده های غیرعادی  را تشخیص داد و خذف کرد ویا 2. باید روش های قوی مدل سازی رابگونه ای توسعه داد که نسبت به این نوع داده ها غیر حساس باشند.

1. ویژگی های مقیاس بندی، رمزگذاری و انتخاب:

در تبدیل داده ها توصیه میشود که داده ها را جهت تحلیل و بررسی مقیاس بندی و ورمزگذاری کرد. مثلا یک مشخصه با دامنه [0,1] ودیگری با دامنه [-100,1000] دارای ارزش مشابهی در تکنیک های اعلام شده نیستند. که در صورت نادیده گرفتن همین تفاوت در دامنه داده ها، روی نتایج نهایی داده کاوی تاثیر خواهند گذاشت.

و . . .

کلمات کلیدی : دانلود تحقیق و مقاله پیرامون داده کاوی در بانک اطلاعاتی, مراحل و اجزای یک فرآیند داده‌کاوی,آماده سازی داده ها,تبدیل و تغییر وضعیت داده های
در این سایت هیچ فایلی برای فروش قرار نمی گیرد. برای پشتیبانی و خرید فایل به مراجعه بفرمائید:

لینک فایل پاورپوینت درمورد وب کاوی

مشخصات فایل

عنوان: پاورپوینت درمورد وب کاوی 

قالب بندی: پاورپوینت

تعداد اسلاید: 27

محتویات

عناوین

 مقدمه

 مشکلات کاربران در استفاده از وب

وب کاوی ، مراحل وب کاوی ،انواع  وب کاوی

تفاوت وب کاوی و داده کاوی

چالش های وب کاوی

 وب کاوی و زمینه های تحقیقاتی مرتبط

انواع الگوریتم های وب کاوی

کاربردهای وب کاوی

 نتیجه گیری

قسمتی از پاورپوینت

مقدمه:

در حال حاضر وب،یکی از مهمترین پایگاههای اطلاعاتی است که تعداد صفحات موجود در آن از مرز 4 میلیارد هم گذشته است.

استخراج داده مفید و مناسب از وب، برای کاربران یک چالش واقعی است، بنابراین نیاز به تکنیک ها و روشهایی برای دستیابی کارا به داده مورد نیاز می باشد.

مشکلات کاربران در استفاده از وب

کاربران معمولا از موتورهای جستجو که مهمترین و رایج ترین ابزار برای یافتن اطلاعات در وب می باشند، استفاده میکنند.

موتورهای جستجو دارای دو مشکل اصلی هستند:

1. حجم اطلاعاتی که موتورهای جستجو به کاربر تحویل میدهند، بسیار بیشتر از آن است که قابل پردازش توسط کاربر باشد.
2. براساس مطابقت دقیق با کلید واژه ساخته شده اند.

تکنیک های وب کاوی قادر به حل این مشکلات می باشند.

و . .  .

کلمات کلیدی : پاورپوینت درمورد وب کاوی, مشکلات کاربران در استفاده از وب,وب کاوی , مراحل وب کاوی ,انواع وب کاوی,تفاوت وب کاوی و داده کاوی,چالش های وب کاوی, وب
در این سایت هیچ فایلی برای فروش قرار نمی گیرد. برای پشتیبانی و خرید فایل به مراجعه بفرمائید:

لینک فایل پاورپوینت استفاده از روشهای داده کاوی در تشخیص نفوذ به شبکه های کامپیوتری

دانلود پاورپوینت با موضوع استفاده از روشهای داده کاوی در تشخیص نفوذ به شبکه های کامپیوتری،

در قالب ppt و در 16 اسلاید، قابل ویرایش، شامل:

 

مقدمه ای در مورد نفوذ و سیستمهای تشخیص نفوذ
داده کاوی و کاربرد آن در سیستم های تشخیص نفوذ
الگوریتم های بررسی شده داده‌کاوی
روش انجام تحقیقات
اهداف تحقیق

 

 

بخشی از متن پاورپوینت:

نفوذ ( حمله ) :
نفوذ به عملیاتی اطلاق می‌شود که تلاش می کند برای دسترسی غیر مجاز به شبکه یا سیستم های کامپیوتری از مکانیسم امنیتی سیستم عبور کند. این عملیات توسط نفوذ کننده گان خارجی  و داخلی انجام میشود
و . . .

 

 

*توضیحات: در این پاورپوینت اصول نگارشی رعایت شده است و برای بهتر فهماندن موضوع از اشکال و تصاویر استفاده شده است.

کلمات کلیدی : کاربرد تکنیک های داده کاوی در تشخیص نفوذ به شبکه های کامپیوتری,الگوریتم های بررسی شده داده‌کاوی,مقاله تشخیص نفوذ به شبکه با استفاده از تکنی?
در این سایت هیچ فایلی برای فروش قرار نمی گیرد. برای پشتیبانی و خرید فایل به مراجعه بفرمائید:

لینک فایل پاورپوینت داده کاوی و کاربرد آن

دانلود پاورپوینت با موضوع داده کاوی و کاربرد آن،

در قالب ppt و در 60 اسلاید، قابل ویرایش، شامل:

 

مقدمه
معرفی داده‌کاوی و دلایل پیدایش آن
جایگاه داده‌کاوی در علوم کامپیوتر
مراحل و اجزای یک فرآیند داده‌کاوی

کاربردهای داده‌کاوی
کاربردهای تجاری
کاربردهای علمی
کاربردهای امنیتی

تکنیکهای داده‌کاوی
دسته بندی
قوانین تداعی
خوشه بندی

آینده داده‌کاوی: کاربردهای جدید، چالشها و دستاوردها
تشخیص ناهمگونی
داده‌کاوی توزیع شده
داده کاوی و حریم خصوصی

 

 

بخشی از متن پاورپوینت:

داده کاوی و دلایل پیدایش آن :

توسعه تکنولوژیهای ذخیره و بازیابی اطلاعات
افزایش روزافزون حجم اطلاعات ذخیره شده
تنوع بسیار زیاد در اطلاعات موجود
 بانکهای اطلاعاتی
فایلهای چندرسانه ای (تصاویر متحرک، فایلهای صوتی)
اطلاعات متنی و فاقد ساختار
آرشیوهای اطلاعاتی، به دلیل حجم بسیار زیاد، غالبا به مقبره های اطلاعات تبدیل می شوند.
علیرغم هزینه های سنگین در بخش تکنولوژی اطلاعات، بسیاری از تصمیمها همچنان در فقر اطلاعاتی اتخاذ می گردند.
از قابلیتهای بالقوه اطلاعات ذخیره شده استفاده نمی شود.
نیاز به تبدیل اطلاعات به دانش در بسیاری زمینه ها  آشکار گردیده است.
وقایعی نظیر 11 سپتامبر، لزوم خودکار یا حداقل نیمه خودکار بودن فرآیند تبدیل اطلاعات به دانش را به خوبی نشان می دهند.
داده کاوی به دهه 80 برمی گردد.
داده کاوی با تلاش برای اعمال تکنیکهای هوش مصنوعی بر روی بانکهای اطلاعاتی آغاز گردید.

 

پردازش اطلاعات:

از فایلهای متنی  تا داده کاوی

حرکت از روشهای ابتدائی پردازش اطلاعات به داده کاوی، همواره برحسب نیاز حوزه های  مختلف بوده است.
سیر کلی تکنولوژی پردازش اطلاعات را می توان به صورت زیر خلاصه کرد:
فایلها: اطلاعات ناهمگون، فاقد ساختار مشخص، اشتباهات متعدد، پردازش در حد تهیه فهرست

بانکهای اطلاعاتی خاص: اطلاعات ناهمگون، اشتباهات نسبتا کمتر، گزارشات آماری ساده

بانکهای اطلاعاتی رابطه ای: اطلاعات همگون، ارتباطات مشخص، اشتباهات کمتر، گزارشات آماری پیچیده و مقایسه ای و شامل ارتباطات عناصر مختلف

بانکهای اطلاعاتی تحلیلی: ویژه تحلیل اطلاعات، ارائه یک مدل چندوجهی و امکان ساخت و مشاهده سریع گزارشات خاص، توانائی محدود در ذخیره سازی و پردازش انواع اطلاعات (معمولا فقط اطلاعات عددی)

داده کاوی: امکان پردازش انواع اطلاعات، قابلیت کشف دانش از اطلاعات موجود
و . . .

کلمات کلیدی : کاربرد داده کاوی در آموزش,کاربرد داده کاوی در شبکه های اجتماعی,تعریف داده کاوی,روش های داده کاوی,داده کاوی در بازاریابی,مقاله کاربرد داده کا?
در این سایت هیچ فایلی برای فروش قرار نمی گیرد. برای پشتیبانی و خرید فایل به مراجعه بفرمائید: