پاورپوینت 41 اسلایدی و قابل ویرایش و مناسب برای ارایه در دانشگاه با موضوع داده کاوی در مدیریت داده و کامپیوتر
بخشی از محتوای فایل:
تاریخچه :
1- بررسی عملکرد نورون های بیولوژیک قبل از اختراع کامپیوترهای دیجیتال( دهه های 1930و1940 )
2- وارن مک کالچ ( متخصص اعصاب ) و والتر پیتس ( منطق دان )مدل ساده عملکرد نورون های بیولوژیک را تحت مقاله ای بنام محاسبات منطقی در فعالیت عصبی منتشر کردند. (1943 )
3-پس از اختراع کامپیوترهای دیجیتال در دهه 1950 دانشمندان علوم پایه براساس فعالیتهای مک کالچ و پیتس مدلهایی بنام پرسپترون( Perceptron ) ایجاد کردند.( تعادل چوب قائم روی سطح متحرک)
4-بعلت ضعیف بودن کامپیوترها و نقایص نظری موفقیت محدودی در شبکه های اولیه بدست آمد.( سال 1968 دو پروفسور بنام های سایمون پاپرت و مارین مینسکی)
5- جان هاپفیلد از موسسه تکنولوژی کالیفرنیا روش پس انتشار خطا را ابداع کرد که فاقد نقایص و خطاهای اولیه بود.(1982 ) و از سطح آزمایشگاهی به سمت فعالیتهای عملی و تجاری حرکت کرد.
مشخصات فروشنده
نام و نام خانوادگی : مهدی حیدری
شماره تماس : 09033719795 - 07734251434
ایمیل :info@sellu.ir
سایت :sellu.ir
برای خرید و دانلود فایل و گزارش خرابی از لینک های روبرو اقدام کنید...
پرداخت و دانلودگزارش خرابی و شکایت از فایلپاورپوینت بررسی داده کاوی (Data Mining) در 32 اسلاید قابل ویرایش با فرمت pptx
پاورپوینت بررسی داده کاوی (Data Mining)
مقدمه
از هنگامی که رایانه در تحلیل و ذخیره سازی داده ها بکار رفت (1950) پس از حدود 20 سال، حجم داده ها در پایگاه داده ها دو برابر شد. ولی پس از گذشت دو دهه و همزمان با پیشرفت فن آوری اطلاعات(IT) هر دو سال یکبار حجم داده ها، دو برابر شد. همچنین تعداد پایگاه داده ها با سرعت بیشتری رشد نمود. این در حالی است که تعداد متخصصین تحلیل داده ها و آمارشناسان با این سرعت رشد نکرد. حتی اگر چنین امری اتفاق می افتاد، بسیاری از پایگاه داده ها چنان گسترش یافته اند که شامل چندصد میلیون یا چندصد میلیارد رکورد ثبت شده هستند و امکان تحلیل و استخراج اطلاعات با روش های معمول آماری از دل انبوه داده ها مستلزم چند روز کار با رایانه های موجود است. حال با وجود سیستم های یکپارچه اطلاعاتی، سیستم های یکپارچه بانکی و تجارت الکترونیک، لحظه به لحظه به حجم داده ها در پایگاه داده های مربوط اضافه شده و باعث به وجود آمدن انبارهای عظیمی از داده ها شده است به طوری که ضرورت کشف و استخراج سریع و دقیق دانش از این پایگاه داده ها را بیش از پیش نمایان کرده است .
چنان که در عصر حاضر گفته می شود « اطلاعات طلاست»
سابقه داده کاوی
داده کاوی و کشف دانش در پایگاه داده ها از جمله موضوع هایی هستند که همزمان با ایجاد و استفاده از پایگاه داده ها در اوایل دهه 80 برای جستجوی دانش در داده ها شکل گرفت.
شاید بتوان لوول (1983) را اولین شخصی دانست که گزارشی در مورد داده کاوی تحت عنوان « شبیه سازی فعالیت داده کاوی » ارائه نمود. همزمان با او پژوهشگران و متخصصان علوم رایانه، آمار، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و . . . نیز به پژوهش در این زمینه و زمینه های مرتبط با آن پرداخته اند.
فهرست مطالب
مقدمه سابقه داده کاوی بخش اول – مفهوم داده کاوی 1-1 – فرآیند داده کاوی 1-2 – ابزارهای داده کاوی 1-2-1 – هم پیوندی 1-2-2 – طبقه بندی 1-2-3 – الگوهای ترتیبی 1-2-4 – خوشه بندی 1-3 – کاربردهای داده کاوی 1-3-1 – کاربردهای تجاری 1-3-2 – کاربردهای علمی 1-3-3 – کاربردهای امنیتی بخش دوم – داده کاوی توزیع شده
بخش سوم – عامل ها ، سِستمهای چند عامله و داده کاوی توزیع شده 3-1 – عامل 3-2 – سیستمهای چند عامله بخش چهارم – پروسه ی کشف دانش از پایگاه داده 4-1 – ویژگی های KDD 4-1-1 – استخراج داده ها 4-1-2 – آماده کردن داده ها 4-1-3 – مهندسی داده ها 4-1-4 – مهندسی الگوریتم و تعیین استراتژی های کاوش 4-1-5- اجرای الگوریتم کاوش و ارزیابی نتایج
مشخصات فروشنده
نام و نام خانوادگی : مهدی حیدری
شماره تماس : 09033719795 - 07734251434
ایمیل :info@sellu.ir
سایت :sellu.ir
برای خرید و دانلود فایل و گزارش خرابی از لینک های روبرو اقدام کنید...
پرداخت و دانلودگزارش خرابی و شکایت از فایلپاورپوینت داده‌کاوی در صنایع خرده فروشی و بانکداری
این پاورپوینت شامل ۳۵ اسلاید می باشد. که شامل مقدمه، تعریف داده کاوی، عملیات داده کاوی، داده‌کاوی در صنعت بانکداری، بازاریابی، مدیریت ریسک، تشخیص تقلب،جذب و حفظ مشتری، داده کاوی در صنایع خرده فروشی و نتیجه گیری می باشد.
مقدمه:داده‌ها ممکن است یکی از باارزش‌ترین دارایی‌های هر شرکت باشد- اما تنها باید بدانیم که چگونه اطلاعات باارزش نهفته در داده‌های خام را آشکار سازیم. داده‌کاوی اجازه می‌دهد که الماس اطلاعات داده‌های تاریخی و نتایج پیش‌بینی شده از شرایط آینده را استخراج کنیم. داده‌کاوی کمک می‌کند که تصمیم گیریهای شغلی را بهینه کنیم، ارزش هر مشتری و ارتباطات را افزایش دهیم و رضایت مشتری را بهبود بخشیم. داده کاوی فرایند استخراج اطلاعات از قبل ناشناخته ، به طور معمول در قالب الگوها و انجمن‌ها، از پایگاه داده‌های بزرگ است. امروزه سازمانها متوجه مزایای متعددی که از داده‌کاوی استخراج می‌شوند هستند. این یک ابزار ارزشمند است- با شناسایی اطلاعات بالقوه سودمند از مقدار زیادی داده جمع آوری شده، یک سازمان می‌تواند یک سود واضح بیش از رقبای خود بدست آورد.
تعریف داده کاوی
۱.داده کاوی به عنوان فرایند استخراج اطلاعات کاربردی، معتبر و ناشناخته از پایگاه داده های بزرگ تعریف شده است و سپس اطلاعات استفاده می‌شوند تا تصمیم گیریهای بسیار مهم کسب و کار را بسازند. کابنا و همکاران
۲.داده کاوی به عنوان تجزیه و تحلیل خودکار از محدوده بزرگی از داده‌ها برای پیدا کردن روندها و الگوهایی که ممکن است کشف نشده باشند شرح داده شده است. فابریس
۳.هدف از داده کاوی شناسایی ارتباط و الگوهای قابل فهم، به طور بالقوه مفید و معتبر در داده‌های موجود است. چانگ و گری
نتیجه گیری
داده کاوی یک ابزار مورد استفاده برای استخراج اطلاعات مهم از داده‌های موجود است و تصمیم گیری را بهتر می سازد در سراسر صنایع بانکداری و خرده فروشی آنها از بانک داده‌ها استفاده می‌کنند تا داده‌های مختلف پایگاه داده ها را به یک فرمت قابل قبول که داده‌ها می‌توانند استخراج شوند تبدیل کنند. سپس داده‌ها تحلیل می شوند و اطلاعاتی که گرفته شده‌اند در تمام سازمانها برای حمایت از تصمیم گیری استفاده می‌شوند
قیمت فقط6,000 تومان پرداخت و دانلود
مشخصات فروشنده
نام و نام خانوادگی : شادمان روستا ناوی
شماره تماس : 09195145166
ایمیل :mohandesbartar@gmail.com
سایت :fileyar.ir
مشخصات فایل
فرمت : pptx
تعداد صفحات : 35
قیمت : 6,000 تومان
حجم فایل : 83 کیلوبایت
برای خرید و دانلود فایل و گزارش خرابی از لینک های روبرو اقدام کنید...
پرداخت و دانلودگزارش خرابی و شکایت از فایل