دانلود پاورپوینت کامل آشنایی با مفهوم و کاربرد  داده کاوی و روش های  انجام آن

\n

داده کاوی,مفاهیم، روشها، کاربردها و آینده

\n

\n

عنوان های پاورپوینت  : 

\n

\n

\n

داده کاوی,مفاهیم، روشها، کاربردها و آینده

\n

فهرست مطالب

\n

داده کاوی و دلایل پیدایش آن

\n

پردازش اطلاعات: از فایلهای متنی  تا داده کاوی

\n

یک تعریف تئوریک از داده کاوی

\n

جایگاه داده کاوی

\n

چند واقعیت

\n

مراحل یک فرآیند داده کاوی

\n

پایه های یک فرآیند داده کاوی

\n

دانش پایه

\n

مقدمه: خلاصه مطالب

\n

کاربردهای داده کاوی

\n

کاربردهای تجاری

\n

کاربردهای علمی (ادامه)

\n

مثالی از کاربردهای داده کاوی:  اطلاعات ژنتیک (1)

\n

مثالی از کاربردهای داده کاوی:  اطلاعات ژنتیک (2)

\n

کاربردهای امنیتی

\n

کاربردهای داده کاوی: جمع بندی

\n

تکنیکهای داده کاوی

\n

درخت تصمیم – یک مثال (2)

\n

دلایل اهمیت یادگیری بدون نظارت

\n

خوشه بندی: کاربردها (2)

\n

خوشه بندی: روش ها (2)

\n

تکنیکهای داده کاوی: جمع بندی

\n

آینده دادهکاوی: کاربردهای جدید، چالشها و دستاوردها

\n

کاربردهای تشخیص ناهمگونی

\n

انواع خطا در تشخیص ناهمگونی

\n

تشخیص ناهمگونی: معیارهای ارزیابی

\n

داده کاوی توزیع شده

\n

دلایل پیدایش داده کاوی توزیع شده

\n

تکنیکها و رویکردها در داده کاوی توزیع شده

\n

عاملها و داده کاوی توزیع شده

\n

داده کاوی و حریم خصوصی

\n

تکنیکهای مقابله با نقض حریم خصوصی ناشی از داده کاوی

\n

جمع بندی و نتیجه گیری

\n

پیشنهاداتی برای تحقیق

\n

فهرست منابع (ادامه)

\n \n\n \n\nقسمت ها و تکه های اتفاقی از فایل\n\n \n\nداده کاوی و دلایل پیدایش آن\n\nتوسعه تکنولوژیهای ذخیره و بازیابی اطلاعات\n\nافزایش روزافزون حجم اطلاعات ذخیره شده\n\nتنوع بسیار زیاد در اطلاعات موجود\n\nبانکهای اطلاعاتی\n\nفایلهای چندرسانه ای (تصاویر متحرک، فایلهای صوتی)\n\nاطلاعات متنی و فاقد ساختار\n\nآرشیوهای اطلاعاتی، به دلیل حجم بسیار زیاد، غالبا به مقبره های اطلاعات تبدیل می شوند.\n\nعلیرغم هزینه های سنگین در بخش تکنولوژی اطلاعات، بسیاری از تصمیمها همچنان در فقر اطلاعاتی اتخاذ می گردند.\n\nاز قابلیتهای بالقوه اطلاعات ذخیره شده استفاده نمی شود.\n\nنیاز به تبدیل اطلاعات به دانش در بسیاری زمینه ها  آشکار گردیده است.\n\nوقایعی نظیر سپتامبر، لزوم خودکار یا حداقل نیمه خودکار بودن فرآیند تبدیل اطلاعات به دانش را به خوبی نشان می دهند. داده کاوی به دهه برمی گردد.\n\nداده کاوی با تلاش برای اعمال تکنیکهای هوش مصنوعی بر روی بانکهای اطلاعاتی آغاز گردید.\n\nیک تعریف تئوریک از داده کاوی\n\nداده کاوی عبارت است از فرآیند (نیمه)خودکار استخراج دانش (در قالب الگوهای پنهان) از مجموعه اطلاعات ورودی.\n\nمعمولا آگاهی اندکی در مورد دانش هدف وجود دارد.\n\nورودی  عمدتا بسیار حجیم و پردازش دستی آن ناممکن است.\n\nنتایج حاصل از داده کاوی، با روشهای سنتی پردازش اطلاعات (گزارش گیری) قابل دستیابی نیست.\n\nخودکار یا نیمه خودکار بودن داده کاوی به معنای حداقل نیاز به دخالت کاربر است.\n\nانواع اطلاعات (و نه صرفا اطلاعات عددی) قابل پردازش می باشند.\n\nجایگاه داده کاوی\n\nداده کاوی را می توان یک شاخه از یادگیری ماشین دانست.\n\nبه دلیل عدم وجود یک چارچوب تئوریک برای داده کاوی، در نظر گرفتن آن به عنوان زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین می تواند مورد بحث قرار گیرد.\n\nتلاشهای اندکی برای توسعه یک چارچوب تئوریک برای داده کاوی انجام گرفته است.\n\nاین میزان تلاش کافی نبوده و به نتیجه قابل قبولی نرسیده است.\n\nتفسیر داده کاوی به عنوان زیر مجموعه ای از آمار، چندان قانع کننده نیست: مسائل با فضای حالت دارای ابعاد زیاد مهمترین وجه این تمایزند.\n\nتفسیر داده کاوی به عنوان فرآیندی جهت تخمین تابع توزیع احتمال توأم نمونه ها:  تکراری بودن داده کاوی چنین طبقه بندی را رد می کند.\n\nنظریه داده کاوی معادل فشرده سازی، داده کاوی را فرآیندی برای فشرده سازی اطلاعات ورودی، از طریق پیدا کردن یک ساختار مناسب برای آن در نظر می گیرد.\n\nچند واقعیت\n\nتعریف موجود، سبب ایجاد انتظاراتی غیرواقعی از داده کاوی می شود.\n\nتا کنون، هیچ سیستم/فرآیند داده کاوی کاملا خودکاری که منطبق بر شرایط واقعی باشد، ساخته نشده است.\n\nدخالت مستقیم کاربر، به خصوص در مراحل اولیه یک فرآیند داده کاوی، اجتناب ناپذیر است.\n\nداده کاوی به یک هیولای پرقدرت شبیه است: رها کردن بدون هدف آن در سرزمین اطلاعات، مطمئنا نتایج خوبی در پی نخواهد داشت.\n\nتمام قدمهای یک فرآیند داده کاوی توسط انسان تعریف می شود.\n\nچند مرحله کلی در هر فرآیند داده کاوی وجود دارد.\n\nمراحل یک فرآیند داده کاوی\n\nهریک از مراحل، با مشکلات خاص خود مواجه است.\n\nپیرایش و تجمیع اطلاعات، معمولا حجم عمده کار را به خود اختصاص می دهند.\n\nبازنمائی دانش، به خصوص در مورد داده کاوی، در موارد متعددی هیچ راه حل قابل قبولی ندارد.\n\nپایه های یک فرآیند داده کاوی\n\nمجموعه نمونه های آموزشی: باید انتخاب، جمع آوری و پیرایش شوند.\n\nنوع دانش: نوع دانش مورد انتظار، تکنیک داده کاوی مورد استفاده را مشخص خواهد کرد.\n\nدانش پایه: انتقال دانش موجود در مورد مسئله به فرآیند داده کاوی، غالبا به صورت سلسله مراتبی از مفاهیم\n\nمعیارهای ارزیابی: ملاکهای ارزش دانش حاصل از داده کاوی، چه در زمان استخراج دانش و چه در زمان بازنمائی از اهمیت کلیدی برخوردار بوده و راهنمای فرآیند داده کاوی خواهند بود.\n\nنحوه ارائه: معمولا بر حسب نوع دانش استخراج شده تعیین می شود. در موارد متعددی نیز روش مناسبی برای بازنمائی وجود ندارد.\n\nدانش پایه\n\nدانش فعلی کاربر در مورد نمونه های آموزشی\n\nغالبا به صورت سلسله مراتب مفهومی (Concept Hierarchy)\n\n \n\nبه صورت ترتیب جزئی بین سطوح تجرد مطرح می شود\n\nمثال:  کشور > استان > شهر > منطقه\n\nعدم کفایت روشهای سنتی در بهره برداری از پتانسیل اطلاعات در دسترس.\n\nسیر کلی روشهای پردازش اطلاعات، بر حسب نیاز حوزه های متفاوت، از فایلهای ساده تا داده کاوی.\n\nتعریف داده کاوی به عنوان یک فرآیند نیمه خودکار برای استخراج دانش از انواع اطلاعات ذخیره شده.\n\nجایگاه داده کاوی در یادگیری ماشین و نیاز به چارچوبهای تئوریک و فراگیر.\n\nابهام زدائی از تعریف موجود و جداکردن واقعیات از اهداف ایده آل و بلند مدت.\n\nمراحل اصلی یک فرآیند داده کاوی عبارتند از: انتخاب، پیرایش و تجمیع اطلاعات، استخراج دانش، بازنمائی و تفسیر دانش حاصل.\n\nپایه های اصلی یک فرآیند داده کاوی عبارتند از: اطلاعات ورودی، نوع دانش، دانش پایه، معیارهای ارزیابی دانش و روشهای بازنمائی آن.\n\nکاربردهای داده کاوی\n\nکاربردهای تجاری\n\n \n\n \n\n \n\nتقریبا در تمام سازمانها و انواع تجارتها، به دلیل وجود اطلاعات، می توان داده کاوی را مورد استفاده قرار داد.\n\nپیش بینی مربوط به بازار بورس\n\nتحلیل سبد خرید\n\nشناسائی طبقات و گروههای اصلی مشتریان\n\nتعیین میزان تاثیر عوامل  مختلفی نظیر تبلیغات، تخفیف، ... بر میزان و الگوهای فروش\n\n \n\nکاربردهای علمی\n\nاطلاعات جمع آوری شده در حوزه های مختلف: اطلاعات جغرافیائی، اطلاعات اقلیمی، اطلاعات پزشکی\n\nحجم بسیار بالا و خصایص متعدد\n\nنویز شدید در غالب اطلاعات جمع آوری شده توسط سنسورها\n\nنیاز مبرم به تکنیکهای داده کاوی، حداقل جهت ایجاد امکان تصور اطلاعات برای متخصصان\n\nکاربردهای علمی (ادامه)\n\nحوزه پزشکی:\n\nتشخیص بیماریها براساس انواع اطلاعات (تصاویر پزشکی، مشخصات بیمار احتمالی)\n\nتشخیص ناهنجاریهائی که توسط انسان به سختی قابل تشخیص خواهند بود (لکه ها و نقاط خاص داخل چشم که نشانه شروع کوری ناشی از دیابت می باشد)\n\nحوزه اطلاعات جغرافیائی و اقلیمی\n\nکشف پدیده های اقلیمی جدید\n\nتکنیکهای بصری سازی و بازنمائی اطلاعات\n\nپردازش انواع اطلاعات (تصاویر، اطلاعات به دست آمده از سنجنده ها)\n\n \n\n \n\n30 تا 70 درصد پروژه | پاورپوینت | سمینار | طرح های کارآفرینی و  توجیهی |  پایان-نامه |  پی دی اف  مقاله ( کتاب ) | نقشه | پلان طراحی |  های آماده به صورت رایگان میباشد ( word | pdf | docx | doc )