خرید کریو دانلود فیلم دانلود فیلم

داده کاوی، مجموعه‌ی بزرگ داده‌ها را در پی کشف واستخراج دانش، مورد تحلیل و کند و کاوهای ماشینی (و نیمه‌ماشینی) قرار می‌دهد.
اصطلاح Data Mining به معنی داده کاوی است و به مفهوم استخراج اطلاعات نهان و یا الگوها وروابط مشخص در حجم زیادی از داده‌ها در یک یا چند بانک اطلاعاتی بزرگ است.
تکنیک‌های داده‌کاوی از یک فرایند طولانی تحقیق و توسعه بدست می‌آید.
داده‌کاوی به دلایل زیر کاربردی شده است:

ایجاد یک مجموعه ی بزرگ از داده ها
امکان پردازش رایانه ها
وجود الگوریتم های داده کاوی

داده‌کاوی با یافتن الگوها و ارتباط‌ها در داده‌ها به تحلیل‌گر در فهم مطالب کمک میکند ولی ارزش الگوها را بیان نمی‌کند. علاوه بر این باید درستی الگوهای یافت شده اثبات گردد.

باید به این موضوع توجه کرد که رابطه‌های پیش‌گویانه لزومـاً موجب بروز آن نخواهند شد.
شناخت داده‌ها برای اطمینان از با معنی بودن نتایج به دست آمده خیلی مهم است.

به هر حال می‌توان داده‌ها را از یک یا چند پایگاه داده استخراج و درون یک پایگاه داده‌ی فقط خواندنی ذخیره کرد. این پایگاه داده‌ی جدید به عنوان نوعی بازار داده عمل می‌کند.

مرکز داده‌های داده‌کاوی از منابع اطلاعاتی عملیاتی استخراج می شوند
اگر داده‌ها پیش از این برای یک مخزن داده‌ها پاک‌سازی شده باشند دیگر نیازی به پاک‌سازی بیشتر برای کاوش ندارند. به علاوه بسیاری از مشکلات ترکیب داده‌ها و نگهداری جایگاه هر داده نیز حل خواهد شد.

مرکز داده‌های داده‌کاوی از یک پایگاه داده‌ها استخراج می شوند

داده‌کاوی بدون راهنمایی و به صورت خودکار نمی‌تواند راه حل‌ها را بیابد. اگرچه یک ابزار داده‌کاوی خوب، کاربر را از پیچیدگی‌های روش‌های آماری دور نگاه می‌دارد، ولی هنوز نیاز به دانستن طرز کار ابزارهای انتخاب شده و الگوریتم‌های به کار رفته در آنها وجود دارد. چرا که تنظیم‌های انتخاب شده برای ابزارهای داده‌کاوی و بهینه‌سازی‌ها بر روی سرعت و دقت مدل اثر می‌گذارند.
داده‌کاوی به مدیران ابزاری جدید و پرقدرت می‌دهد تا به سرعت، کارهایی را که انجام می‌دهند بهبود دهند.

همیشه داده‌هایی که باید داده‌کاوی شوند ابتدا باید از یک مخزن داده‌ها استخراج و به یک پایگاه داده‌ها یا مرکز داده‌های داده‌کاوی منتقل شود.

کاربردهای داده‌کاوی

داده‌کاوی یکی از زمینه‌های در حال توسعه است که هر روز کاربردهای آن عمومیت بیشتری می‌یابد. داده‌کاوی از طریق کشف الگوهای حاکم بر اطلاعات، کمک‌های ارزنده‌ای به مدیران و تصمیم‌گیران سازمان ها می‌نماید.
داده‌کاوی در بسیاری از صنایع کاربرد دارد. شرکت‌های ارتباطات راه دور و شرکت‌های کارت اعتباری، از جمله شرکت‌های پیشرو در حوزه‌ی استفاده از داده‌کاوی هستند. این شرکت‌ها برای یافتن مشتری‌هایی که از خدمات آنها سوء استفاده و یا کلاهبرداری می‌کنند، از داده‌کاوی بهره می‌گیرند. شرکت‌های بیمه نیز علاقه‌ی زیادی به استفاده از فنّـاوری داده‌کاوی برای کاهش کلاهبرداری‌ها دارند.

دو کلید اساسی برای دستیابی به یک داده کاوی موفق

کلید اول، ایجاد یک فرمول دقیق از مسأله‌ی مورد بررسی
کلید دوم استفاده از داده‌های صحیح
بیشتر اوقات، کسی که مدل اطلاعات را می‌سازد، می‌تواند با داده‌ها بازی کند، مدل‌هایی را ارائه کند، نتایج را ارزیابی کند و از نتایج برای ساخت مدلی دیگر برای رسیدن به نتایج بهتر استفاده کند. لذا در این فرایند، ابزار داده‌کاوی مورد استفاده و خصوصاً تعامل آن با کاربر دارای اهمیت ویژه‌ای است و بعضاً اهمیت آن از اهمیت الگوریتم مورد استفاده بیشتر است.
در حالت مطلوب، ابزار داده‌کاوی باید با الگوریتم‌ها یا ابزار تحلیلی مناسبی که مدل‌ها را می‌سازند به خوبی ترکب شده تا نتایج قابل قبولی حاصل شود.

داده کاوی منحصر به گردآوری و مدیریت داده‌ها نبوده و تجزیه و تحلیل اطلاعات و پیش بینی را نیز شامل می‌شود برنامه‌های کاربردی که با بررسی فایل‌های متن یا چند رسانه‌ای به کاوش داده‌ها می‌پردازند پارامترهای گوناگونی را در نظر می‌گیرد که عبارت اند از:

قواعد انجمنی (Association): الگوهایی که بر اساس آن یک رویداد به دیگری مربوط می‌شود مثلاً خرید قلم به خرید کاغذ.
ترتیب (Sequence): الگویی که به تجزیه و تحلیل توالی رویدادها پرداخته و مشخص می‌کند کدام رویداد، رویدادهای دیگری را در پی دارد
پیش بینی(Prediction): در پیش بینی هدف پیش بینی یک متغیر پیوسته می‌باشد. مانند پیش بینی نرخ ارز یا هزینه‌های درمانی.
رده‌بندی یا طبقه‌بندی (Classification): فرآیندی برای پیدا کردن مدلی است که رده‌های موجود در داده‌ها را تعریف می‌نماید و متمایز می‌کند، با این هدف که بتوان از این مدل برای پیش بینی رده رکوردهایی که برچسب رده آنها (متغیر هدف) ناشناخته می‌باشد، استفاده نمود.
خوشه بندی(Clustering): گروه بندی مجموعه‌ای از اعضاء، رکوردها یا اشیاء به نحوی که اعضای موجود در یک خوشه بیشترین شباهت را به یکدیگر و کمترین شباهت را به اعضای خوشه‌های دیگر داشته باشند.
مصورسازی (visualization): مصورسازی داده‌ها یکی از قدرتمندترین و جذابترین روش‌های اکتشاف در داده‌ها می‌باشد.
گردآوری و تالیف : راه‌کار سرزمین هوشمند

بدون دیدگاه

شما اولین دیدگاه را ثبت کنید.

دیدگاهتان را ثبت کنید

لطفا نام خود را وارد کنید لطفا آدرس ایمیل معتبر وارد کنید. لطفا پیغام خود را وارد کنید.
خرید vpn خرید کریو خرید کریو دانلود فیلم خارجی دانلود آهنگ ایرانی دانلود فیلم خرید vpn دانلود فیلم خرید vpn خرید vpn خرید کریو Google
خرید vpn خرید کریو خرید کریو دانلود فیلم خارجی دانلود آهنگ ایرانی دانلود فیلم خرید vpn دانلود فیلم خرید vpn خرید vpn خرید کریو Google