دانلود پاورپوینت مقدمه ای بر داده کاوی و اکتشاف دانش 32 اسلاید

اختصاصی از حامی فایل دانلود پاورپوینت مقدمه ای بر داده کاوی و اکتشاف دانش 32 اسلاید دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دسته بندی : پاورپوینت _ عمومی و آزاد

نوع فایل:  ppt _ pptx ( قابلیت ویرایش متن )

فروشگاه فایل » مرجع فایل

---

 قسمتی از محتوی متن ppt : 

تعداد اسلاید : 32 صفحه

مقدمه ای بر داده کاوی و اکتشاف دانش استاد : تهیه کننده : 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 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 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 مقدمه 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 .
مفاهیم پایه در داده کاوی در داده کاوی معمولا به کشف الگوهای مفید از میان داده ها اشاره می شود .
منظور از الگوی مفید ، مدلی در داده ها است که ارتباط میان یک زیر مجموعه از داده ها را توصیف می کند و معتبر ، ساده ، قابل فهم و جدید است .
تعریف داده کاوی 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.
اصطلاح داده کاوی به فرایند نیم خودکار تجزیه و تحلیل پایگاه داده های بزرگ به منظور یافتن الگوهای مفید اطلاق می شود داده کاوی یعنی جستجو در یک پایگاه داده ها برای یافتن الگوهایی میان داده ها تعریف داده کاوی داده کاوی یعنی استخراج دانش کلان ، قابل استناد و جدید از پایگاه داده ها ی بزرگ .
داده کاوی یعنی تجزیه و تحلیل مجموعه داده های قابل مشاهده برای یافتن روابط مطمئن بین داده ها .
کاربردهای داده کاوی خرده فروشی : از کاربردهای کلاسیک داده کاوی است که می توان به موارد زیر اشاره کرد : تعیین الگوهای خرید مشتریان تجزیه و تحلیل سبد

  متن بالا فقط تکه هایی از محتوی متن پاورپوینت میباشد که به صورت نمونه در این صفحه درج شدهاست.شما بعد از پرداخت آنلاین فایل را فورا دانلود نمایید 

---

  لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود پاورپوینت:  توجه فرمایید.

• در این مطلب، متن اسلاید های اولیه قرار داده شده است.
• به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در پاورپوینت وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید
• پس از پرداخت هزینه ،ارسال آنی پاورپوینت خرید شده ، به ادرس ایمیل شما و لینک دانلود فایل برای شما نمایش داده خواهد شد
• در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون بالا ،دلیل آن کپی کردن این مطالب از داخل اسلاید ها میباشد ودر فایل اصلی این پاورپوینت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
• در صورتی که اسلاید ها داری جدول و یا عکس باشند در متون پاورپوینت قرار نخواهند گرفت.
  

---

دانلود فایل   پرداخت آنلاین 

دانلود مقاله کامل درباره ساختمان داده چیست

اختصاصی از حامی فایل دانلود مقاله کامل درباره ساختمان داده چیست دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 3

ساختمان داده چیست؟

در اصطلاح کامپیوتری، ساختمان داده به روشهایی از ذخیره اطلاعات گفته می شود که برای استفاده بهینه از اطلاعات ذخیره شده اتخاذ می شود. غالباً انتخاب یک ساختمان داده موجب ایجاد الگوریتم (الخوارزمی) های متناسب با آن خواهد شد که این دو در کنار هم موجب افزایش سرعت انجام یک وظیفه یا کاهش مصرف حافظه برای پردازش داده می شود؛ سنگ بنای ساختمان های داده انواع داده و اشاره گرهای گوناگون است. که با توجه به چگونگی تعریف کاربرد آنها در هر زبان برنامه نویسی پیاده سازی آنها متفاوت خواهد بود. ما اکنون به پیاده سازی ساختمان های داده نمی پردازیم بلکه به توضیح انواع داده موجود در زبان پایتون می پردازیم؛ به دلیل سطح بالای این زبان انواع داده موجود در آن دارای ساختار پیچیده ای هستند که باعث شد ما از این انواع به عنوان ساختمانهای داده یاد کنیم.

در زبان های سطح پایین تر که اکثر آنها از پایه های پایتون به حساب می آیند انواع داده پیش فرض انواعی ابتدایی هستند که در زبان اسمبلی نیز قابل تعریف هستند. مثلاً در زبان C از انواع int , char,float, double, long ,short استفاده می شود که همه آنها دارای خاصیتی مشترک هستند و این خاصیت این است که بر روی پردازنده به طور مستقیم دارای دستور العمل هایی هستند که می توان با آنها کار کرد. همچنین برای ایجاد یک زنجیره(آرایه) از این انواع از علامت "[]" استفاده می شد، ولی از این انواع داده غیر از عملیات ریاضی کاری بر نمی آید ، مگر اینکه از آنها با قرار دادهای خاصی ساختمان داده هایی بسازیم.

انواع ساختمان داده در پایتون

یکی از مهمترین و پرکاربرد ترین این ساختمان های داده رشته های کاراکتری می باشند که در واقع یک زنجیره (Sequence) از بایت ها می باشند که در کار با ورودی ها، خروجی ها و ارتباطات گوناگون نقش مهمی ایفا می کنند، زیرا یکی از راههای محدود فهم انسان از دنیای کامپیوتر ارتباط متنی با این جهان می باشد.

دبگر ساختمان داده ای مهم در این زبان لیست ها (آرایه ها) هستند. در واقع این نوع داده یک نوع بسیار پیشرفته از آرایه های زبانهای سطح پایین است که علاوه بر خاصیت اندیس پذیری ، خاصیت تغییر اندازه و نگهداری انواع داده را بطور هم زمان دارا می باشد.

چند تایی های مرتب (Tuple)در پایتون نوعی از داده با شباهت هایی به لیست می باشد که در بخش مربوطه به تفاوت ها و شباهت های این دو نوع خواهیم پرداخت.

یک نوع دیگر داده در پایتون چرخنده(Iterator)است که به عنوان یک فریم یا واحد چرخنده در طول لیست ها ، چند تایی ها و رشته ها محسوب می شود.

ساختمان داده های دیگر

در جملات فوقالذکر مشاهده کردید که ما با تعداد محدودی ساختمان داده روبرو هستیم. اما ما مجبورنیستیم که با این ساختمان داده ها بسوزیم و بسازیم. بلکه این ساختمانهای داده سنگ بنای چندین ساختمان داده دیگر هستند که هر کدام کاربرد و پیچیدگیهای خاص خود را دارند از آنجمله می توان موارد زیر را نام برد:

لیست های پیوندی

یکطرفه

دوطرفه

حلقوی

صف ها

صف های دو طرفه

صفهای با اولویت

درختها

دودویی

دودویی جستجو

درختهای دو-سه

heap

Deap

MinMax Heap

....

و موارد بسیاری که در مورد آنها مقاله هایی گداشته خواهد شد .

دانلود جزوه درسی پایگاه داده

اختصاصی از حامی فایل دانلود جزوه درسی پایگاه داده دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

عنوان جزوه :جزوه کلاسی پایگاه داده پیشرفته 

قالب بندی :pdf 

تعداد صفحات :227

مدرس: دکتر محمد نادری 

مقطع : ارشد کامپیوتر

اهداف اصلی در این درس

– مجهز نمودن دانشجو به دانش آخرین کارهای انجام شده در زمینه تحقیقاتی پایگاه داده

– تعلیم دانشجویان جهت توانایی آنالیز و نقد مقاالت تحقیقاتی

– فراهم آوردن زمینه یادگیری مهارت مقاله نویسی فنی

فهرست مطالب :

• معماری های مختلف سیستم پایگاه داده

– معماری متمرکز 

–معماری نامتمرکز 

-معماری سیستم پایگاهی مشتری

–خدمتگزار

– معماری سیستم پایگاهی توزیع شده

– معماری با پردازش موازی

– معماری با حافظه مشترک

– معماری با دیسکهای مشترک

– معماری بی اجزاء مشترک

– معماری سلسله مراتبی

– معماری چند پایگاهی

– سیستم پایگاهی همراه

•بانک اطالعات مبتنی بر شیئ و XML

– بانک اطالعات شیئ گرا

– بانک اطالعات شیئ

-رابطه ای

– بانک اطالعات XML 

•مدیریت تراکنش

– مفاهیم

– پروتکل های کنترل همروندی

– مدیریت ترمیم

– مبانی نظری مدیریت تراکنش

 • بانک اطالعات نامتمرکز (توزیع شده)

• سیستم های نوین بانک اطالعات و مدل های پیشرفته تراکنش

– سیستم های نوین بانک اطالعات

– مدلهای پیشرفته تراکنش

• امنیت در بانک اطالعات

تحقیق در مورد نحوه ذخیره سازی داده ها روی CD

اختصاصی از حامی فایل تحقیق در مورد نحوه ذخیره سازی داده ها روی CD دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 23

نحوه ذخیره سازی داده ها روی CD

1- اطلاعات چگونه ذخیره می شود؟

در کتاب The Compact Disc Handbook از Ken pohlmann آمده است، رسانه های Write-once شبیه به دیسک های Play back-only ساخته می شوند. همانند CD های معمولی، آنها از یک لایه بنیادین پلی کربنیک، یک لایه منعکس کننده و یک لایه محافظ استفاده می کنند. لایه ضبط کننده در بین لایه بنیادین و لایه منعکس کننده، قرار دارد که ترکیبی از یک رنگ اصلی است.

برخلاف CD های معمولی، یک تراک مارپیچی از قبل شیار دار شده، برای راهنمایی لیزر ضبط کننده در طول تراک مارپیچی استفاده می شود، این امر طراحی سخت افزاری recorder را آسان می سازد و سازگاری دیسک را تضمین می نماید.

CD-R از بالا به پایین اینگونه لایه گذاری شده است:

برچسب  (اختیاری)پوشش ضد خش و یا قابل چاپ  (اختیاری)لاک الکل عاری از اشعه فرابنفش لایه منعکس کننده رنگ پلیمری ساختمانی زیر لایه پلی کربنیک

در CD های "سبز" و "طلایی" طلای واقعی وجود دارد، اگر CD-R را رو به منبع نور نگاه دارید، باریکی آن آن قدر هست که قابل رویت باشد. به خاطر داشته باشید که داده ها به سمت برچسب نزدیکترند، تا سمتی که پلاستیک شفاف قرار دارد و داده ها از آنجا خوانده می شوند. اگر CD-R از پوشش فوقانی سختی برخوردار نباشد، خراشیدن سطح فوقانی بسیار ساده است و CD-R را به صورت غیرقابل مصرف در می آورد.

لیزر در CD recorder یک سری سوراخ به نام "چاله" در لایه رنگی دیسک ایجاد می کند. فضای بین این چاله ها "زمین" خوانده می شود. الگوی چاله ها و زمین ها اطلاعات را بر روی CD کدگذاری می کند و به آنها اجازه می دهد تا روی CD player کامپیوتر بازیابی شوند.

دیسک ها از داخل دیسک به خارج نوشته می شوند، با نگاه کردن به دیسکی که آن را Write کرده اید، می توانید به صحت این مسئله بر روی یک CD-R پی ببرید. همچنان که به سمت خارج پیش می روید این تراک مارپیچ 22188 چرخش دورتادور CD به همراه 600 چرخش تراک در هر میلیمتر ایجاد می کند. اگر مارپیچ ها را باز کنید. طول آن به 5/3 مایل می رسد.

ساختار یک CD-RW متفاوت است:

برچسب  (اختیاری)پوشش ضد خش و یا قابل چاپ  (اختیاری)لاک الکل عاری از اشعه فرابنفش لایه منعکس کننده لایه عایق بالایی لایه ضبط کننده لایه عایق پایینی زیر لایه پلی کربنیک

2- چگونه می توان فهمید که دیسک در چه فرمتی است؟

معمولا با نگاه کردن به بسته بندی و با خود دیسک می توان به فرمت آن پی برد:

• دیسک های CD-DA دارای یک لوگو  Compact Disc Digital Audio هستند.

• دیسک های CD+G شامل کلمات ‌CDGraphics  می باشند.

• دیسک های CD-I دارای لوگو Compact Disc Digital Video و یا کلمات ‌Video CD  می باشند.

Video CD با CD-Video فرق می کند. CD-V یک فرمت آنالوگ است مانند Laser Disc و ویدئو قابل دیدن با درایو CD-ROM نیست.

3-محافظت در برابر کپی گرفتن چگونه کار می کند؟

راه های متعددی وجود دارد:

یک تکنیک ساده و معمولی افزایش طول چند فایل روی CD است، به گونه ای که آنها با صدها مگابایت طول ظاهر شوند. اگر طول فایل را بسیار بزرگتر از آنچه که واقعا هست در تصویر دیسک قرار دهید، این کار عملی است. در واقع این فایل با بسیاری از فایل های دیگر منطبق می شود. تا جایی که برنامه کاربردی از طول فایل آگاه است، نرم افزار بخوبی کار می کند. (در این مورد مقالاتی نیز درتالار گفتگوی سایت میکرو رایانه  وجود دارد) اگر کاربر سعی کند فایل ها را روی دیسک سخت خود کپی نماید،

دانلود پاورپوینت مقدمه ای بر داده کاوی و اکتشاف دانش- 32 اسلاید

اختصاصی از حامی فایل دانلود پاورپوینت مقدمه ای بر داده کاوی و اکتشاف دانش- 32 اسلاید دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

nامروزه 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 .

nبا استفاده ار 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

nوقتی 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

 

nداده 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.

nاصطلاح داده کاوی به فرایند نیم خودکار تجزیه و تحلیل پایگاه داده های بزرگ به منظور یافتن الگوهای مفید اطلاق می شود

nداده کاوی یعنی جستجو در یک پایگاه داده ها برای یافتن الگوهایی میان داده ها

 

nهدف از فرایند انبارش داده ها فراهم کردن یک محیط یکپارچه جهت پردازش اطلاعات است .

n در این فرایند ، اطلاعات تحلیلی و موجز در دوره های مناسب زمانی سازماندهی و ذخیره می شود تا بتوان از آنها در فرایند های تصمیم گیری که از ملزومات آن داده کاوی است ، استفاده شود

nانبار داده ها ، مجموعه ای است موضوعی، مجتمع، متغیر در زمانو پایداراز داده ها که به منظور پشتیبانی از فرایند مدیریت تصمیم گیری مورد استفاده قرار می گیرد

 

nاطلاعات استخراج شده با توجه به هدف کاربر تجزیه و تحلیل و بهترین نتایج معین می گردند .

nهدف از این مرحله تنها ارائه نتیجه (بصورت منطقی و یا نموداری) نیست ، بلکه پالایش اطلاعات ارایه شده به کاربر نیز از اهداف مهم این مرحله است .

 

 

nاستنتاج قانون روشی برای بدست آوردن یک سری از قوانین برای طبقه بندی موارد می باشد.

n اگرچه درختهای تصمیم می توانند یک سری قوانین تولید کنند روشهای استنتاج قانون یک مجموعه از قوانین وابسته که ضرورتا درختی تشکیل نمی دهند را تولید می نماید.

nچون استنتاج کننده قوانین لزوما انشعابی در هر سطح قرار نمی دهد و می تواند گام بعدی را تشخیص دهد گاهی اوقات می تواند الگوهای مختلف و بهتری را برای طبقه بندی بیابد.

n برخلاف درختان قوانین تولیدی ممکن است تمام حالتهای ممکن را پوشش ندهند.

nجمع آوری داده ها

nتوضیح داده ها

nانتخاب داده ها

nتعیین کیفیت داده ها و پاک کردن آن

nتثبیت و یکپارچگی

nساختن فوق داده (داده هایی که خود بیانگر توضیحی در مورد داده های موجود می باشند.)

nبارکردن پایگاه داده مربوط به داده کاوی

nنگهداری پایگاه داده مربوط به داده کاوی

 

منابع  و مراجع: