تحقیق داده کاوی، مفاهیم و کاربرد

دانلود تحقیق داده کاوی، مفاهیم و کاربرد

تحقیق داده کاوی، مفاهیم و کاربرد

تحقیق-داده-کاوی-مفاهیم-و-کاربرد

دانلود تحقیق در مورد داده کاوی، مفاهیم و کاربرد،
در قالب word و در ۱۰۱ صفحه، قابل ویرایش، شامل:

چکیده
مقدمه
فصل اول: مفاهیم داده کاوی
مدیریت ذخیره سازی و دست یابی اطلاعات
ساختار بانک اطلاعاتی سازمان
داده کاوی (Data Mining)
مفاهیم پایه در داده کاوی
تعریف داده کاوی
مراحل فرآیند 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 سیستم‌ های داده‌ کاوی

فصل دوم : کاربردهای داده کاوی
کاربرد داده کاوی در کسب و کار هوشمند بانک
داده کاوی درمدیریت 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
داده‌ کاوی 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 موردی۲: داده کاوی در شهر الکترونیک
زمینه داده کاوی در شهر الکترونیک
کاربردهای داده کاوی در شهر الکترونیک
چالش های داده کاوی در شهر الکترونیک
مراجع و مأخذ



چکیده تحقیق:
امروزه با گسترش سیستم های پایگاهی و حجم بالای داده های 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 آن ها 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 مهم ترین این روش ها 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 آن ها تصمیمات مهم و حیاتی در سازمان ها 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 تأکید می شود. علاوه بر این داده کاوی با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیز ارتباط تنگاتنگی دارد، بنابراین می توان گفت در داده کاوی تئوری های 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 تأکید شده است. 
هر چه حجم داده ها بیشتر و روابط میان آن ها پیچیده تر باشد، دسترسی به اطلاعات نهفته در میان داده ها مشکل تر می شود و نقش داده کاوی به عنوان یکی از روش های کشف دانش ، روشن تر می گردد.
دانلود فایل

0
افکار شما را دوست داریم، لطفا نظر دهید.x