هدف در داده کاوی، باید طراحی الگوریتمهایی باشد که دقت بالا و طیف وسیعی از داده ها را شامل می شود در این بحث الگوریتمهای زیادی مطرح هستند چند الگوریتم برتر آنها در این مقاله به صورت مختصر توضیح ...

محل ورود فرآیند کاوی به چرخه تولید مدل فرایندها همین نقطه است. در واقع فرایند کاوی از داده‌های تولید شده در گام های عملیاتی استفاده می‌کنند و سعی می‌کند مدل‌ فرایند را بهبود ببخشد.

داده کاوی عبارت است از: فرایند تجزیه و تحلیل داده‌ ها از زوایای مختلف، کشف گرایش­‌ها و الگوهای پنهان موجود در حجم زیاد داده‌ها و جمع بندی نتایج به صورت اطلاعات مفید. این حوزه، یک زیر مجموعه ...

فرایند انجام Data Mining. همانگونه که در نمودار پایین مشاهده می‌کنید، داده‌کاوی به صورت کلی و عمومی در 6 مرحله‌ی اصلی انجام می‌شود، در ابتدا داده‌های مورد نیاز (داده‌های هدف) جمع‌آوری می‌شوند ...

داده‌ کاوی (به انگلیسی: Data Mining )، به مفهوم استخراج اطلاعات نهان یا الگوها و روابط مشخص در حجم زیادی از داده‌ها در یک یا چند بانک اطلاعاتی بزرگ گفته می‌شود. بسیاری از مردم داده کاوی را مترادف ...

در این مقاله ضمن اشاره ای به بحث نااطمینانی و تأثیر آن بر مشتریان، تکینیک های داده کاوی به عنوان مزیت رقابتی در رضایت مشتریان از بانکداری الکترونیکی و خدمات بانکی بیان می گردد.. 1 Data Mining. Trust was ...

سخن آخر: در این مقاله انواع روش‌ها یا همان الگوریتم‌های داده‌کاوی بررسی شد که به طور عمده به دو بخش توصیفی و پیش‌بینی کننده تقسیم می‌شوند و هر دو بخش را به طور کامل بررسی کردیم البته از نرم افزار‌های بسیاری برای این ...

داده کاوی و کاربرد آن در تصمیم‌گیری‌ها (مقاله علمی وزارت علوم) نویسنده: محمدتقی تقوی فرد سید محمد رضا ناصرزاده علیرضا فراست. منبع: دانش مدیریت ۱۳۸۷ شماره ۷۹. کلید واژه ها: داده کاوی هوش ...

از جمله مهم‌ترین مزایای استفاده از داده‌کاوی در تصمیم‌گیری‌ها و سیاست‌گذاری‌ها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد: بهبود دید مدیران و کمک به عرضه‌یابی درست فراهم شدن امکان پیش بینی وقایع و درک بهتر آینده افزایش کارایی سازمان کمک به شناخت به موقع ترندها و فرصت ها جلوگیری از تصمیم گیری‌های احساسی و کاهش ریسک تصمیمات کاهش هزینه‌ها و جلوگیری از اتلاف منابع

داده کاوی یا Data Mining چیست؟. داده کاوی (Data Mining) که با عنوان کشف دانش در پایگاه‌های داده هم شناخته میشه، در واقع فرآیند شناسایی الگوها و روابط جالب و معنادار در حجم وسیعی از داده‌ها هستش. در این ...

داده کاوی کاربرد های زیادی دارد که شامل کمک به تحقیقات و علوم پایه نیز می‌شود. با استفاده از نتایج این محاسبات، شرکت‌ها می‌توانند مشتریان خود را بیشتر شناخته و با استفاده از اطلاعات بدست آمده تدابیر لازم را جهت افزایش ...

داده کاوی یا علوم داده بخش مهمی از برنامه‌ریزی‌ها و تصمیم‌گیری‌های کسب‌وکارها امروزی را تشکیل می‌دهند. این علوم در نتیجه‌ی گسترش کلان داده، مشهور شده‌اند. داده کاوی در سال‌های اخیر رشد ...

همانطور که گفته شد به دلیل آنکه داده کاوی با تجزیه و تحلیل میان انبوهی از داده ها؛ همبستگی ها، الگو ها، قواعد و وابستگی را کشف می کند، می تواند در بسیاری از حوزه ها کاربرد داشته باشد. مهندسی ...

معرفی بهترین الگوریتم‌های داده کاوی. کلاس بندی (Classification) و خوشه بندی (Clustering) روش هایی هستند که برای تحلیل داده‌ها به کار می‌روند.در این روش‌ها از الگوریتم هایی که در ادامه معرفی می‌کنیم، استفاده می‌شود.

از صفر تا صد فرایند داده کاوی. کسب و کارها با ارائه خدمات متنوع به مشتریان، به طور مداوم با آن‌ها ارتباط برقرار کرده و اطلاعات زیادی از آن‌ها به دست می‌آورند. بنابراین داده‌های زیادی برای ...

۱۸ مرداد ۱۴۰۰ | ۱۵:۵۲ کد : ۳۴۷۱۶ تاپ خبر پژوهشی. رییس جهاددانشگاهی علوم پزشکی تهران اظهار کرد: تأسیس و راه‌اندازی مرکز داده‌کاوی و هوش مصنوعی در سلامت برای اولین بار در حوزه پژوهشی انجام شد که ...

در این مطلب به مباحث «داده کاوی» (Data Mining) از صفر تا صد پرداخته شده است. با پیشرفت سریع «فناوری اطلاعات» (Information Technology)، بشر شاهد یک رشد انفجاری در تولید «داده» (Data) و ظرفیت‌های گردآوری و ذخیره ...

در واقع ثروت بیل گیتس یک داده پرت یا همان Outlier در میان ثروت کارکنان و مدیران ماکروسافت است. در این درس داده‌های پرت را تعریف کردیم تا در دروس آینده در بخش خلاصه سازی داده‌ها که کار اصلی دوره EDA ...

داده کاوی عبارت است از فرایند یافتن و استخراج اطلاعات پنهان، الگوها و روابط مشخص در حجم انبوهی از داده‌ها با هدف پیش‌بینی رویدادها و نتایج آتی. داده کاوی، پایگاه‌ها و مجموعه حجیم داده‌ها را برای کشف و استخراج، مورد ...

علم داده کاوی کشف گنج اطلاعات از میان انبوه داده‌های عظیم است ، دقیقاً مانند کشف طلا از میان صخره ها و سنگ های بزرگ ما در این مقاله مراحل داده کاوی را مورد بررسی قرار می‌دهیم قبل از شروع جامعه هر مرحله ابتدا بگذارید ...

مقاله واکاوی روش های ارائه شده در حوزه data mining (داده کاوی)، جهت مقابله و بهبود کارایی داده های بزرگ برای تولید هوشمند. مطابق با پیشرفت نوآورانه فناوری اطلاعات و ارتباطات (ict) و کاربرد آن ها در صنعت تولید، دوران بزرگ داده ...

داده کاوی شبکه‌های اجتماعی فرآیندی است برای استفاده از داده‌های بزرگ محتوای تولید شده توسط کاربران در سایت‌ها و اپلیکشین‌های رسانه‌های اجتماعی نظیر اینستاگرام، فیسبوک، توییتر و بسیاری از برنامه‌های دیگر.

داده کاوی در شناسایی عیوب و بهبود کیفیت. در این مقاله سعی خواهیم کرد داده کاوی و کاربرد های آنرا به بیان ساده برای شما عزیزان بنویسیم. روند حفاری از طریق داده ها برای کشف اتصالات پنهان و پیش ...

داده کاوی فرآیند کشف الگوها و روابط پنهان موجود بین داده هاست. در این مقاله مدلی هوشمند جهت تشخیص و پیش بینی عیوب با استفاده از داده کاوی ارائه شده است.

۱ مفاهیم و تعاریف اولیه. ۲ اندازه گیری خطای روش تخمین. ۳ ارزیابی مدل. ۴ تکنیک Holdout. ۵ تکنیک Random Subsampling. ۶ تکنیک k-fold cross-validation. ۷ تکنیک Bootstrap. ۸ روش های مقایسه مدل ها. ۹ تخمین فاصله اطمینان.

همانطور که گفته شد به دلیل آنکه داده کاوی با تجزیه و تحلیل میان انبوهی از داده ها؛ همبستگی ها، الگو ها، قواعد و وابستگی را کشف می کند، می تواند در بسیاری از حوزه ها کاربرد داشته باشد مهندسی صنایع شاخه اي از علم است که طراحي، بهبود، و کاربست سیستم هاي یکپارچه متشکل از انسان، مواد، تجهیزات، انرژي، و اطلاعات را در برمي گیرد.

بشر از بدو تولد شروع به تجزیه و تحلیل داده ها کرده است. انسان از دوران کودکی در معرض انبوهی از سیگنال ها قرار داشته که قادر به دریافت آنها از طریق چشم ، گوش، بینی، زبان و اعصاب بوده است. همچنین مغز او به سرعت آموخته که ...

داده کاوی در واقع یک روش است، یک روش که قرار است به واسطه آن مسئله‌ای حل شود. در این مقاله به تعریف داده کاوی و تکنیک‌های مهم آن می‌پردازیم.

درک داده‌ها و تعیین انواع متغیرها در مجموعه داده مشتریان. در پست مربوط به فرآیند crisp برای شما گفتیم که دومین مرحله از فرآیند اجرای پروژه های داده‌کاوی درک داده‌ها نام دارد. در صورت تمایل به خواندن مقاله مربوط به کریسپ ...

استفاده از این روش باعث کاهش عیوب ناشی از اکستروژن در محصول اکستروژن می‌شود. معایب این روش عبارتند از: ناخالصی‌ها و عیوب سطحی بیلت، بر روی سطح محصول اکستروژن نیز تأثیر می‌گذارد.