فایل کامل و عالی بررسی و مطالعه ی کامل داده کاوی و داده کاوی با SQL SERVER
دریافت فایل کامل و عالی بررسی و مطالعه ی کامل داده کاوی و داده کاوی با SQL SERVER به همراه پاورپوینت رایگان!
🎁 پیشنهاد ویژه برای شما!
با خرید پروژه فایل کامل و عالی بررسی و مطالعه ی کامل داده کاوی و داده کاوی با SQL SERVER، یک پاورپوینت حرفهای با طراحی جذاب و قابل استفاده بهصورت کاملاً رایگان به شما اهدا میشود.
✨ چرا فایل کامل و عالی بررسی و مطالعه ی کامل داده کاوی و داده کاوی با SQL SERVER انتخاب مناسبی است؟
- ۲۳۲ صفحه فرمتبندیشده و استاندارد: فایل Word حاوی ۲۳۲ صفحه کاملاً تنظیمشده است و آماده برای چاپ یا ارائه میباشد.
- مطابق با استانداردهای علمی: این فایل مطابق با اصول و استانداردهای دانشگاهی و مؤسسات آموزشی تهیه شده و بهخصوص برای دانشجویان و دانشآموزان مناسب است.
- محتوای دقیق و منظم: فایل نهایی بدون هیچگونه بهمریختگی ارائه میشود و تمامی موارد بهدرستی تنظیم شدهاند.
- پاورپوینت رایگان: بهعنوان یک هدیه ویژه، پاورپوینت آماده با طراحی زیبا و استاندارد به همراه فایل Word دریافت خواهید کرد.
- آماده برای ارائه: فایلها بهطور کامل آمادهاند و نیازی به تغییر یا ویرایش برای ارائه در کلاسها و سمینارها ندارند.
- مطالب علمی و کاربردی: این فایل شامل اطلاعات علمی بهروز و مفید است که به شما در درک بهتر موضوعات کمک خواهد کرد.
- قابلیت ویرایش آسان: فایل کامل و عالی بررسی و مطالعه ی کامل داده کاوی و داده کاوی با SQL SERVER بهطور کامل فرمتبندی شده است و بهسادگی قابل ویرایش است تا با نیازهای شما هماهنگ شود.
- تضمین کیفیت: ما کیفیت این فایل را تضمین میکنیم و در صورت بروز هرگونه مشکل، پشتیبانی کاملی ارائه میدهیم.
توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد
فایل کامل و عالی بررسی و مطالعه ی کامل داده کاوی و داده کاوی با SQL SERVER دارای ۲۳۲ صفحه می باشد و دارای تنظیمات و فهرست کامل در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است
فایل ورد فایل کامل و عالی بررسی و مطالعه ی کامل داده کاوی و داده کاوی با SQL SERVER کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه و مراکز دولتی می باشد.
بخشی از فهرست مطالب پروژه فایل کامل و عالی بررسی و مطالعه ی کامل داده کاوی و داده کاوی با SQL SERVER
چکیده
فصــل اول
مقدمه ای بر داده کاوی
مقدمه
عامل مسبب پیدایش داده کاوی
تعریف داده کاوی
فرآیند دادهکاوی
چه نوع دادههایی مورد کاوش قرار می گیرند؟
انواع روشهای کلاسبندی
درخت تصمیم
دسته بندی با درخت تصمیم
نزدیکترین همسایگی_ K
دسته بندی ساده بیزی
انواع روشهای پیش بینی
روشهای متکی برچگالی
– روشهای متکی بر مدل
درخت تصمیم
قوانین انجمنی
کاوش قوانین انجمنی
اصول کاوش قوانین انجمنی
اصول استقرا در کاوش قوانین انجمنی
– الگوریتم Apriori
متن کاوی
فرآیند متن کاوی
کاربردهای متن کاوی
جستجو و بازیابی
گروه بندی و طبقه بندی داده
روابط میان مفاهیم
یافتن و تحلیل ترند ها
برچسب زدن نحو (POS)
ایجاد تزاروس و آنتولوژی به صورت اتوماتیک
تصویر کاوی
فصل دوم
الگوریتم ژنتیک
مقدمه
مفاهیم پایه و لغات کلیدی
اصول الگوریتم ژنتیک
روش های کد گذاری
عملگر جهش ژنتیکی
دیگر پارامترها
مزایای الگوریتم های ژنتیک
محدودیت های الگوریتم های ژنتیک
انتخاب
فصل سوم
شبکه های عصبی
چرا از شبکه های عصبی استفاده می کنیم؟
سلول عصبی
کاربرد های شبکه های عصبی
فصل چهارم
محاسبات نرم
مقدمه
محاسبات نرم چیست ؟
مجموعه های فازی
توابع عضویت
عملیات اصلی
نقش مجموعه¬های فازی در داده¬کاوی
خلاصه¬ سازی داده¬ها
نقش الگوریتم ژنتیک در داده کاوی
رگرسیون
بحث و نتیجه گیری
فصل پنجم
ابزارهای داده کاوی
نحوه ی انتخاب ابزارداده کاوی
چگونه می توان بهترین ابزار را انتخاب کرد؟
فصل ششم
نتایج داده کاوی با SQL SERVER2005 روی بانک اطلاعاتی دانشگاه
منابع وماخذ
چکیده
بررسی ومطالعه ی کامل داده کاوی و داده کاوی با SQL SERVER2005
پیاده سازی آن روی بانک اطلاعاتی دانشگاه آزاد قوچان
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.
داده کاوی یکی از مهمترین روش ها ی کشف دانش 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.داده کاوی را تحلیل گران با اهداف گوناگونی از قبیل کلاس بندی, پیش بینی, خوشه بندی ,تخمین انجام می دهند. برای کلاس بندی, مدل هاو الگوریتم هایی مانند قاعده ی بیز, درخت تصمیم, شبکه ی عصبی, الگوریتم ژنتیک مطرح شده است.برای پیش بینی مدل رگرسیون خطی ومنطقی و برای خوشه بندی الگوریتم های سلسله مراتبی و تفکیکی, وبرای تخمین مدل های درخت تصمیم و شبکه ی عصبی مطرح می شود. در فصل دوم و سوم با الگوریتم ژنتیک که یکی از الگوریتم های داده کاوی و با شبکه ی عصبی که یکی از مدل های داده کاوی هستند آشنا می شویم .درفصل چهارم به محاسبات نرم و برخی از اجزای اصلی ان و نقش آنها در داده کاوی می پردازیم.
در فصل پنجم با ابزارهای داده کاوی آشنا می شویم . برای داده کاوی ابزارهای متنوعی وجود دارد. می توان ابزارداده کاوی را با تطبیق آن ابزار با داده های مسئله و با توجه به محیط داده ای که می خواهید از آن استفاده کنید، و امکاناتی که آن ابزار دارد انتخاب کنید.وسپس به داده کاوی با SQLSERVER2005 می پردازیم .ودرفصل ششم به داده کاوی با SQL SERVER2005 روی بانک اطلاعاتی دانشگاه آزاد قوچان پرداختیم.
کلمات کلیدی ،کلاس بندی ، خوشه بندی ، پیش بینی ، تخمین
بخشی از منابع و مراجع پروژه فایل کامل و عالی بررسی و مطالعه ی کامل داده کاوی و داده کاوی با SQL SERVER
[1]:
J.Han, and M.Kamber, “Data Mining: Concepts and Techniques”, San Diego Academic Press, 2001
[۲]:
Matjaz Gams, Nada Lavarc, Review Of Five Emperical Learning Systems Whitin a Proposal Schemata,1987 , EWSL87.
[3]:
Introduction to Data Mining and Knowledge Discovery By Two Crows Corporation
[4]:
David J. HAND , Data Mining: Statistics and More? , December 2002.
[۵]:
Jeffery W. Seifert , Analyst in information science and Technology Policy, ‘ Data Mining : An Overview ‘ December 2004.
[6]:
Ruby L. Kennedy, Yuchung Li, Benjamin Van Roy, Christopher D. Reed, Dr. Richard P. Lippmann, Solving Data Mining Problems Through Pattern Recognition, 1997.
[۷]:
J.Han, M.Kamber, Date Mining: Goncepts and Techinqeus, JimGray, Series Editor Morgan Kaufmann Publishers, Augest 2000.
[8]:
Artificial Intelligence, 1994] P. Langley and S. Sage. Induction of Selective Bayesian Classifiers. Proc. 10th Conf. on
[9]:
Two Crows Corporation,Introduction to Data Mining and Knowledge Discovery,1999
[10]:
Ruby L. Kennedy, Yuchung Li, Benjamin Van Roy, Christopher D. Reed, Dr. Richard P. Lippmann, Solving Data Mining Problems Through Pattern Recognition, 1997.
[11]:
http://www.30sharp.com
[12] P. Berkhin, Survay of clustering Data Mining Techniques, Accrue Software, CA. 2002.
[13]:
Sarawagi, Thomas, Agrawal, Integrating Association Rule Mining with Relational Database Systems: Alternative and Implecations
[14]:
Ramakrishnan Srikant, Rakesh Agrawal, Mining Quanitative Associattion Rules in Large Relational Tables, 1995.
[15]:
Sehgal, A.K. Text Mining: The Search for Novelty in Text. Ph.D. Comprehensive Examination Report, Dept. of Computer Science, The University of Iowa, April 2004
[۱۶] :
H. Zhuge et al. An Automatic Semantic Relationships Discovery Approach. The 13th International World Wide Web Conference (WWW2004), New York, USA, May 2004,
[۱۷]:
M. Rajman. Text Mining, knowledge extraction from unstructured textual data. Proc. of EUROSTAT Conference, Francfort (Deutchland), may, 1997
[18]:
M. A. Hearst. Untangling text data mining. In Proceedings of the ACL’99: the 37th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. University of Maryland, June 20-26 1999
[۱۹]:
Dr Alex Rogers , CM2408 – Symbolic Al Lecture 8 – Introduction to Genetic Algorithms ,December 2002
[۲۰]:
Mehrdad Dianati , Insop Song , Mark Treiber , An Introduction to Genetic Algorithms and Evolution Strategies
[21]:
http–www.genetic-programming.com
[۲۲]:
PersianArticles@PetroleumTimes.htm
[۲۳]:
www.talkorigins.org
[۲۴]:
www.ccwmagazine.com
[۲۵]:
www.gpwiki.org
- لینک دانلود فایل بلافاصله بعد از پرداخت وجه به نمایش در خواهد آمد.
- همچنین لینک دانلود به ایمیل شما ارسال خواهد شد به همین دلیل ایمیل خود را به دقت وارد نمایید.
- ممکن است ایمیل ارسالی به پوشه اسپم یا Bulk ایمیل شما ارسال شده باشد.
- در صورتی که به هر دلیلی موفق به دانلود فایل مورد نظر نشدید با ما تماس بگیرید.