زد فایل

مرجع دانلود فایل ,تحقیق , پروژه , پایان نامه , فایل فلش گوشی

زد فایل

مرجع دانلود فایل ,تحقیق , پروژه , پایان نامه , فایل فلش گوشی

دانلود پروژه داده کاوی مفاهیم و کاربرد (فرمت word وباقابلیت ویرایش)تعداد صفحات 101

اختصاصی از زد فایل دانلود پروژه داده کاوی مفاهیم و کاربرد (فرمت word وباقابلیت ویرایش)تعداد صفحات 101 دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود پروژه داده کاوی مفاهیم و کاربرد (فرمت word وباقابلیت ویرایش)تعداد صفحات 101


دانلود پروژه داده کاوی  مفاهیم و کاربرد (فرمت word وباقابلیت ویرایش)تعداد صفحات  101

عنوان پایان نامه : داده کاوی، مفاهیم و کاربرد

قالب بندی : Word

شرح مختصر : 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 کردواطلاعات 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 آنها 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 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 . 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 تاکید می شود . علاوه بر این داده کاوی با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیز ارتباط تنگاتنگی دارد ، بنابراین می توان گفت در داده کاوی تئوریهای 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 تاکید شده است . هر چه حجم داده ها بیشتر و روابط میان آنها پیچیده تر باشد دسترسی به اطلاعات نهفته در میان داده ها مشکلتر می شود و نقش داده کاوی به عنوان یکی از روشهای کشف دانش ، روشن تر می گردد .

فهرست :

چکیده

مقدمه

فصل اول – مفاهیم داده کاوی

مدیریت ذخیره سازی و دستیابی اطلاعات

ساختار بانک اطلاعاتی سازمان

داده کاوی (Data Mining)

مفاهیم پایه در داده کاوی

تعریف داده کاوی

مراحل فرایند 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 سیستم‌های داده‌کاوی

فصل دوم : کاربردهای داده کاوی

کاربرد داده کاوی در کسب و کار هوشمند بانک

داده کاوی در مدیریت 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

داده‌کاوی 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 موردی

داده کاوی در شهر الکترونیک

زمینه دادهکاوی در شهر الکترونیک

کاربردهای داده کاوی در شهر الکترونیک

چالشهای داده کاوی در شهر الکترونیک

مراجع و ماخذ


دانلود با لینک مستقیم


دانلود پروژه داده کاوی مفاهیم و کاربرد (فرمت word وباقابلیت ویرایش)تعداد صفحات 101

دانلود مقاله داده کاوی چیست و چرا آنرا به کار می بریم؟

اختصاصی از زد فایل دانلود مقاله داده کاوی چیست و چرا آنرا به کار می بریم؟ دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود مقاله داده کاوی چیست و چرا آنرا به کار می بریم؟


دانلود مقاله داده کاوی چیست و چرا آنرا به کار می بریم؟

 

تعداد صفحات : 144 صفحه       -             

قالب بندی :  word                           

 

 

 

 

 

داده کاوی چیست و چرا آنرا به کار می بریم؟

 

بسیاری از فروشگاهها پس از گذشت یک ربع قرن از آغاز فعالیت، هنوز مشتری وفادار خود را دارند. این وفاداری تصادفی نیست. اداره کنندگان این فروشگاهها به سلایق و نیازهای مشتریان خویش واقف شده اند و توان مالی خرید آنها را می شناسند. وقتی کسی از آنها راهنمایی بخواهد پاسخ آنها براساس دانش اندوخته شان در مورد ذائقه و بودجه آن مشتری و همچنین دانش شان در باره محصولات خودشان خواهد بود.

 

افرادی که به این فروشگاه رفت و آمد دارند در مورد کالاهای آن فروشگاه چیزهای زیادی می دانند. هر چند این دانش یکی از دلایل آنها برای ایجاد خرید از آنجاست و به همین دلیل به فروشگاه های دیگر نمی روند ولی داشتن اطلاعات خودمانی و صمیمانه در باره هر شخص آنها را مشتری دائمی آنجا می کند و به یک مغازه مشابه دیگر در آنطرف خیابان و روبروی همین فروشگاه نمی روند و برخوردار بودن این فروشگاه از اطلاعات خودمانی و صمیمانه در باره هر شخص آنها را مشتری دائمی آنجام می کند . یک مغازه مشابه دیگر می تواند در آنطرف خیابان و روبروی همین مغازه باز شود ولی ماهها و حتی سالها طول می کشد تا آنها به این سطح از دانش در باره مشتریانشان دست یابند.

 

طبیعتاً تجارتهای کوچکی که مدیریت خوبی دارند می توانند به نحوه ایجاد رابطه با مشتریانشان پی ببرند. آنها با گذشت زمان در باره مشتریانشان به چیزهای بیشتر و بیشتری پی خواهند برد و از آن دانش برای خدمت بهتر به مشتریان استفاده خواهند نمود و نتیجه کار، مشتریان وفادار و خرسند و تجارتهای سودآور خواهد بود.

 

شرکتهای بزرگ با صدها هزار یا میلیونها نفر مشتری از مزیت برقراری روابط شخصی حقیقی با تک تک مشتریانشان بی بهره اند. این موسسات عظیم باید به وسایل دیگری برای برقراری رابطه با مشتریانشان تکیه نمایند. آنها باید یاد بگیرند که از آنچه که به وفور دارند یعنی داده هایی که از طریق تعامل با تک تک مشتریان به دست آمده است نهایت بهره را ببرند. این کتاب در مورد تکنیکهای تحلیلی بحث میکند که برای تبدیل داده های مشتریان به دانش در باره مشتریان استفاده میشود.

 

مدیریت روابط تحلیلی با مشتریان

 

شکی نیست که لازم است موسسات بزرگ نیز مانند تجارتهای خدمات مدار و کوچک از منافع برقراری روابط یک به یک با مشتریانشان بهره مند گردند. مدیریت روابط با مشتری موضوع گسترده ای است که در کتابها و کنفرانسهای زیادی در مورد آن بحث شده است. تمرکز این کتاب بر نقشی است که داده کاوی می تواند در بهبود مدیریت روابط با مشتری از طریق افزایش توان موسسات برای برقراری روابط با مشتریانشان ایفا کند.

 

در تمامی صنایع، شرکتهای آینده نگر به سمت این هدف حرکت می کنند که تمام مشتریان را به صورت فردی درک نمایند و از این شناخت برای تسهیل تجارتی استفاده نمایند که مشتری می خواهد با آنها انجام دهد به جای اینکه با رقبایشان همین تجارت را برقرار نماید. این موسسات یاد می گیرند که ارزش هر مشتری را در نظر بگیرند تا تشخیص دهند که کدام یک از مشتریان ارزش سرمایه گذاری و صرف تلاش مداوم را دارند و دور کدام یک را باید خط کشید. این تغییر نگرش و تمرکز بر مشتریان فردی بجای تمرکز بر بخشهای وسیع بازار نیازمند تغییر در کل شرکت است و مطمئناً به بخشهای بازاریابی، فروش و پشتیبانی مشتریان هم سرایت می نماید.

 

برای بیشتر شرکتها استقرار یک تجارت حول روابط با مشتریان تغییری بنیادین است. بانکها همواره به حفظ تعادل بین هزینه ای که به سرمایه گذاران در بانک می پردازند و سود حاصل از وامهای پرداختی به وام گیرندگان توجه می کنند. شرکتهای مخابرات بر نوع و چگونگی ارتباطات تلفنی مشتریان توجه دارند. شرکتای بیمه بر تعادل پرداخت خسارات بیمه گذاران و مدیریت سرمایه گذاریهای انجام یافته با پول حال از دریافت حق بیمه ها متمرکز شده اند. داده کاوی کمک می کند تا نهادی محصول مدار به نهادی مشتری مدار تبدیل شود. داده کاوی به تعبیری دقیق تر به مجموعه ای از ابزارها و تکنیکها اطلاق می شود و یکی از چند تکنولوژی لازم برای حمایت از شرکتی مشتری مدار می باشد. از منظری وسیعتر داده کاوی دیدگاهی است که مطابق آن اعمال تجاری باید براساس یادگیری باشند، دیدگاهی که در آن تصمیمات آگاهانه بهتر از تصمیمات بدون آگاهی هستند. داده کاوی ، موثر واقع شود باید سایر نیازمندیهای مدیریت ارتباط با مشتریان نیز برآورده شود. یک شرکت به منظور ایجاد رابطه ای یادگیرنده با مشتریان خود باید قادر باشد:

 

  1. متوجه آنچه مشتریانش انجام می دهند باشد.
  2. عملکرد شرکت و مشتریان شرکت در طول دورانهای مختلف را همیشه به یاد داشته باشد.
  3. از آنچه به یاد می آورد درس بگیرد.
  4. براساس آنجه یاد گرفته عمل کند تا مشتریانش سودآورتر باشند.

 

اگرچه تمرکز این کتاب بر گزینه سوم یعنی درس گرفتن از آنچه در گذشته رخ داده می باشد ولی باید گفت یادگیری در خلا اتفاق نمی افتد. باید سیستمهای پردازش تعاملات برای پی بردن به تعاملات مشتریان، انبار داده ها برای ذخیره اطلاعات در مورد رفتارهای گذشته مشتریان و یک استراتژی برای رابطه با مشتری وجود داشته باشد تا آن برنامه ها را به مرحله عمل در آورد.

 

نقش سیستمهای پردازش تعاملات

 

یک تجارت کوچک با مشتریان خود روابطی را از طریق توجه به نیازهایشان، به یاد داشتن ترجیحاتشان و درس گرفتن از تعاملات گذشته برقرار می کند تا در آینده به آنها بهتر ارائه خدمات نماید. چگونه یک شرکت عظیم می تواند مشابه این کار را انجام دهد. وقتی این امکان هست که اغلب کارمندان آن شرکت هرگز به صورت شخصی با مشتریان رابطه نداشته باشند؟ حتی اگر تعامل با مشتری هم وجود داشته باشد ممکن است این روابط هر بار با فروشنده یا کارمند متفاوتی در مرکز تلفن برقرار شود. پس چگونه شرکت می تواند به این تعاملات توجه کند. آنها را به یاد آورد و از آنها درس بگیرد؟ چه چیزی می تواند جایگزین حس خلاق یک فروشنده شود که مشتریانش را با اسم و از روی چهره و صدا می شناسد و عادتها و ترجیحات آنها را به یاد می آورد؟ پاسخ این است که هیچ چیز نمی تواند جایگزین شود ولی این مسئله بدان معنی نیست که نمی توان سعی و تلاش کرد. از طریق به کارگیری هوشمندانه تکنولوژیهای اطلاعات حتی بزرگترین شرکتها هم می توانند به نتایج شگفت انگیزی برسند. در شرکتهای تجاری عظیم، اولین گام یعنی توجه به آنچه مشتری انجام می دهد از قبل و به صورت خودکار در آمده است. سیستمهای پردازش تعاملات همه جا هستند و ظاهراً داده هایی را در مورد همه چیز جمع آوری می کنند. نتایج ثبت شده توسط دستگاههای اتوماتیک سخن گو، سرورهای وب، اسکنرهای بارکد کالاهای فروش رفته وموارد مشابه ، تولید کننده داده های خام برای داده کاوی هستند.

 

امروزه همه ما در طول زندگی  جریان مداومی از اطلاعات تعاملی را ایجاد می کنیم. وقتی شما گوشی تلفن را بر می دارید تا یک کالا سفارش دهید جزئیات تماس شما در اداره تلفن محلی ثبت می شود و بطور مثال، زمان تماس، شماره تلفن و عنوان شرکتی را که با آن تماس گرفته اید نشان می دهد. در شرکتی که با آن تماس گرفته اید نیز اطلاعات مشابهی نظیر مدت مکالمه شما ثبت می شود. این داده ها با سایر اطلاعاتی که متشکل از نحوه پرداخت صورتحساب و اسم و آدرس شما برای تهیه یک رسید است جمع می گردد. در شرکتهای تهیه کاتالوگها نیز تماس شما دوباره  به همراه اطلاعاتی در باره کاتالوگ مخصوصی که شما از آن سفارش داده اید و هر طرح تشویقی دیگری که به آن پاسخ داده اید ثبت می شود. وقتی پاسخ دهندگان به تماس شما، شماره کارت اعتباری شما و تاریخ انقضای آنرا سوال نموده اند، این اطلاعات هم بلافاصله به سیستم بررسی کارتهای اعتباری داده می شود تا صحت اطلاعات گرفته شده ثابت گردد  و این موارد هم البته ثبت می گردد. در یک چشم به هم زدن این تعامل بانکی که صادر کننده کارت اعتباری شماست برقرار می شود و در صورتحساب ماهیانه بعدیتان این مسئله ثبت خواهد شد. وقتی سفارش می دهید آن سفارش با شماره اقلام، اندازه و رنگ آن وارد سیستم سفارشات کاتالوگها می شود و اطلاعات بیشتری را در سیستم کامپیوتری اداره پست تولید می کند جایی که کالاهای ارسالی با پست توسط واحد انبارها بعنوان فرستنده ودر خانه شمابعنوان گیرنده بررسی می شود تا با بررسی وب سایت حامل کالا ببینید کار در چه مرحله ای از پیشرفت است.

               

 

 


دانلود با لینک مستقیم


دانلود مقاله داده کاوی چیست و چرا آنرا به کار می بریم؟

دانلود پاورپوینت وب کاوی - 28 اسلاید قابل ویرایش

اختصاصی از زد فایل دانلود پاورپوینت وب کاوی - 28 اسلاید قابل ویرایش دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود پاورپوینت وب کاوی - 28 اسلاید قابل ویرایش


دانلود پاورپوینت وب کاوی - 28 اسلاید قابل ویرایش

 

 

 

 

•درخت تصمیم
•شبکه عصبی
•HITS
•Page Rank
•کاربردهای وب کاوی
• Googleو وب و کاوی
• Ebay و وب و کاوی
•نتیجه گیری
•فهرست منابع
•مقدمه
•مشکلات  کاربران در استفاده ازوب
•Web Mining
•مراحل وب کاوی
•وب کاوی و زمینه های تحقیقاتی مرتبط
•وب کاوی و داده کاوی
•تفاوت وب کاوی و داده کاوی
•وب کاوی و یادگیری ماشین
•انواع وب کاوی
•چالش های وب کاوی
•انواع الگوریتم های وب کاوی

برای دانلود کل پاپورپوینت از لینک زیر استفاده کنید:


دانلود با لینک مستقیم


دانلود پاورپوینت وب کاوی - 28 اسلاید قابل ویرایش

دانلود مقاله تکنیک های داده کاوی و متدلوژی آن

اختصاصی از زد فایل دانلود مقاله تکنیک های داده کاوی و متدلوژی آن دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود مقاله تکنیک های داده کاوی و متدلوژی آن


دانلود مقاله تکنیک های داده کاوی و متدلوژی آن

 

مشخصات این فایل
عنوان: تکنیک های داده کاوی و متدلوژی آن 
فرمت فایل: word(قابل ویرایش)
تعداد صفحات: 71

این مقاله در مورد تکنیک های داده کاوی و متدلوژی آن می باشد.

 

بخشی از تیترها به همراه مختصری از توضیحات هر تیتر از مقاله تکنیک های داده کاوی و متدلوژی آن

واژه های «داده‌کاوی» و «کشف دانش در پایگاه داده» اغلب به صورت مترادف یکدیگر مورد استفاده قرار می گیرند. کشف دانش به عنوان یک فرآیند در شکل1 نشان داده شده است.کشف دانش در پایگاه داده فرایند شناسایی درست، ساده، مفید، و نهایتا الگوها و مدلهای قابل فهم در داده ها می‌باشد. داده‌کاوی، مرحله‌ای از فرایند کشف دانش می‌باشد و شامل الگوریتمهای مخصوص داده‌کاوی است، بطوریکه، تحت محدودیتهای مؤثر محاسباتی قابل قبول، الگوها و یا مدلها...(ادامه دارد)

عناصر داده کاوی
توصیف و کمک به پیش بینی دو کارکرد اصلی داده کاوی هستند. تحلیل داده مربوط به مشخصه های انتخابی متغیرها؛ از گذاشته و حال، و درک الگو مثالی از تحلیل توصیفی است. برآورد ارزش آینده یک متغیر و طرح ریزی کردن روند مثالی از توانایی پیشگویانه داده کاوی است.
برای عملی شدن هریک از دو کارکرد فوق الذکر داده کاوی، چند گام ابتدایی اما مهم باید اجرا ...(ادامه دارد)

فنون داده کاوی
ممکن است متوجه شده باشید که فنون داده کاوی یک گروه نامتجانس را شکل میدهند چرا که هر تکنیکی که بتواند بینش جدیدی از داده ها را استخراج کند میتواند داده کاوی به حساب آید. برخی از ابزارهای رایج بکار گرفته شده تحت عنوان داده کاوی عبارتند از:  
ابزارهای پرس و جو: ابزارهای متداول زبان پرس و جوی ساختاربندی شده در ابتدا برای انجام تحلیلهای اولیه بکار گرفته شدند که می تواند مسیرهایی برای تفحص بیشتر نشان دهد....(ادامه دارد)

نرم افزار
از آنجا که داده کاوی با بانکهای اطلاعاتی بزرگ سروکار دارد، به گونه ای ایده ال با تکنولوژی خدمت گیر-خدمت گر بکار میرود. کاربردهای عمومی داده کاوی بیشتر شامل تقسیم کردن داده ها در خوشه های مقتضی، کدگذاریهای مناسب، کاوش برای الگوها و طراحی کردن با استفاده از فنون آماری و الگوریتمهای ژنتیکی است. تعداد زیادی از بسته های نرم افزاری واجد این جنبه های...(ادامه دارد)

داده کاوی درمدیریت ارتباط بامشتری
داده کاوی یکی از عناصر مدیریت ارتباط با مشتری است و می تواند به حرکت شرکتها به سمت مشتری محوری کمک کند.داده های خام از منابع مختلفی جمع آوری می شوند و از طریق استخراج، ترجمه و فرایندهای فراخوانی به انبار داده این مدیریت وارد می شوند. در بخش مهیـــاسازی داده، داده ها از انبار خارج شده و به صورت یک فرمت مناسب برای داده کاوی در می آیند....(ادامه دارد)

مسائل کسب و کار برای داده‌کاوی
تکنیکهای داده‌کاوی می تواند برای کاربردهای بسیاری بکار رود، در زیر تعدادی از مسائل کسب و کار معمولی را که می‌توان با داده‌کاوی برای آنها پاسخی یافت، شرح داده می‌شود:
تحلیل رویگردانی : کدام مشتریان بیشتر تمایل دارند بسمت رقیب ما بروند؟ امروزه صنایع تله کام، بانکداری و بیمه، بیش از دیگران در معرض این رقابت ها هستند. بطور متوسط، هر مشترک جدید تلفن همراه، برای شرکت تلفن، هزینه ای بالغ بر 200 دلار در بازار ...(ادامه دارد)

چرخه تعالی داده کاوی چیست؟
باید بتوان داده‌ها را به اطلاعات، اطلاعات را به عمل و عمل را به ارزش تبدیل  کرد. این را در یک کلام چرخه تعالی داده‌کاوی می‌نامند. به منظور دستیابی به این هدف لازم است داده‌کاوی به صورت یک فرآیند ضروری در کنار سایر فرآیند‌ها نظیر بازاریابی، فروش، پشتیبانی مشتری وکنترل موجودی درآید....(ادامه دارد)

متدلوژی داده‌کاوی و بهترین تمرین‌های آن
در بخش قبل ما چرخه تعالی داده‌کاوی و مراحل آنرا بررسی کردیم. حالا زمان آن رسیده که به داده‌کاوی بعنوان یک روال تکنیکی نگاهی بیندازیم. رئوس مطالب در سطح بالا، همان باقی می‌ماند ولی تاکیدها منتقل می‌شود. به جای شناسایی مسئله کسب و کار، حالا می خواهیم توجه‌مان را از مسئله کسب و کار به مسئله داده‌کاوی منتقل کنیم....(ادامه دارد)

مرحله سوم: پیش به سوی شناخت داده
داده‌کاوان خوب، بر روی درک مستقیم خیلی تکیه می‌کنند. تنها راه برای توسعه درک یک مجموعه داده ناآشنا، غوطه‌ور شدن در آن است. از این راه شما بسیاری از مسائل کیفیت داده را کشف خواهید کرد و سوالات بسیاری برایتان مطرح می‌شود....(ادامه دارد)

بخشی از فهرست مطالب تکنیک های داده کاوی و متدلوژی آن

مقدمه    4
عناصر داده کاوی    10
پردازش تحلیلی پیوسته:    11
قوانین وابستگی:    12
شبکه های عصبی :    12
الگوریتم ژنتیکی:    12
نرم افزار    13
کاربردهای داده کاوی    13
داده کاوی  و کاربرد آن در کسب و کار هوشمند بانک    15
داده کاوی درمدیریت ارتباط بامشتری    16
کاربردهای داده کاوی در کتابخانه ها و محیط های دانشگاهی    17
مدیریت موسسات دانشگاهی    19
داده کاوی آماری و مدیریت بهینه وب سایت ها    21
داده کاوی در مقابل پایگاه داده   Data Mining vs database    22
ابزارهای تجاری داده کاوی    23
منابع اطلاعاتی مورد استفاده    24
انبار داده    24
مسائل کسب و کار برای دادهکاوی    26
چرخه تعالی داده کاوی چیست؟    27
متدلوژی داده‌کاوی و بهترین تمرینهای آن    31
یادگیری چیزهایی که درست نیستند    32
الگوهایی که ممکن است هیچ قانون اصولی را ارائه نکنند    33
چیدمان مدل ممکن است بازتاب دهنده جمعیت وابسته نباشد    34
ممکن است داده در سطح اشتباهی از جزئیات باشد    35
یادگیری چیزهایی که درست ولی بلااستفادهاند    37
مدل‌ها، پروفایلسازی، و پیش‌بینی    38
پیش بینی    41
متدلوژی    42
...(ادامه دارد)


دانلود با لینک مستقیم


دانلود مقاله تکنیک های داده کاوی و متدلوژی آن

بکار گیری روشهای هوش تجاری و داده کاوی در سیستم های اطلاعات مدیریت

اختصاصی از زد فایل بکار گیری روشهای هوش تجاری و داده کاوی در سیستم های اطلاعات مدیریت دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

بکار گیری روشهای هوش تجاری و داده کاوی در سیستم های اطلاعات مدیریت


بکار گیری روشهای هوش تجاری و داده کاوی در سیستم های اطلاعات مدیریت

نخستین کنفرانس بین المللی هوش تجاری و سازمانی 1395

مقاله ای بی نظیر و کاربردی در زمینه هوش تجاری

   - مورد کاربردی : پیاده سازی مفاهیم و کاربرد هوش تجاری در بانک مسکن

 


دانلود با لینک مستقیم


بکار گیری روشهای هوش تجاری و داده کاوی در سیستم های اطلاعات مدیریت