مقاله تعریف داده کاوی
اصطلاح Data Mining همانطور که از ترجمه آن به دادهکاوی مشخص میشود، به مفهوم استخراج اطلاعات نهان و یا الگوها و روابط مشخص در حجم زیادی از دادههای یک یا چند بانک اطلاعاتی بزرگ است. اطلاعات استخراج شده در تعریف Data Mining بطور ضمنی به معنی اطلاعاتی است که بر اساس آن بتوان به نتایجی دست یافت که بطور معمول ملموس نیستند. در این تعریف بر بزرگ بودن بانکهای اطلاعاتی و یا حجم زیاد دادههای مورد پردازش تاکید میشود. علت این است که از نظر آماری و تئوری اطلاعات، تجزیه و تحلیل دادهها و یا آنطور که در این اصطلاح تعبیر میشود، کاوش در حجم کم دادههای یک بانک به نتایج قابل قبولی منجر نمی‌شود. به کمک ابزارهای Data Mining می‌توان مقادیر متغیرهای را پیشبینی و توصیف نمود. این ابزارها در فرایندهای تصمیم‌گیری متکی بر اطلاعات و دانش [1] کاربر فراوان دارند و فعالیتهای تجاری نوین و مدرن امروزه به شدت بر آن متکی است. فرایند Data Mining را نباید با روش‌های متداول آنالیز داده و اطلاعات و سیستمهای تصمیم‌گیری معمولی یکی دانست. به کمک روش‌های Data Mining می‌توان به پرسشهایی (عمدتاً تجاری) پاسخ گفت که بطور سنتی عملاً امکان وجود ندارد.
در متون آکادمیک تعاریف گوناگونی برای داده کاوی ارائه شده‌اند. در برخی از این تعاریف دادهکاوی در حد ابزاری که کاربران را قادر به ارتباط مستقیم با حجم عظیم دادهها می‌سازد معرفی گردیده است و در برخی دیگر، تعاریف دقیقتر که در آنها به کاوش در دادهها توجه میشود موجود است. برخی از این تعاریف عبارتند از:
دادهکاوی عبارت است از فرایند استخراج اطلاعات معتبر، از پیش ناشناخته، قابل فهم و قابل اعتماد از پایگاه دادههای بزرگ و استفاده از آن در تصمیم‌گیری در فعالیتهای تجاری مهم.اصطلاح دادهکاوی به فرایند نیم خودکار تجزیه و تحلیل پایگاه دادههای بزرگ به منظور یافتن الگوهای مفید اطلاق میشود.دادهکاوی یعنی جستجو در یک پایگاه دادهها برای یافتن الگوهایی میان دادهها.دادهکاوی عبارتست از فرایند یافتن دانش از مقادیر عظیم دادههای ذخیره شده در پایگاه داده، انباره داده و یا دیگر مخازن اطلاعات.دادهکاوی یعنی استخراج دانش کلان، قابل استناد و جدید از پایگاه دادههای بزرگ.دادهکاوی یعنی تجزیه و تحلیل مجموعه دادههای قابل مشاهده برای یافتن روابط مطمئن بین دادهها.همانگونه که در تعاریف گوناگون دادهکاوی مشاهده میشود، تقریباً در تمامی تعاریف به مفاهیمی چون استخراج دانش، تحلیل و یافتن بین دادهها اشاره شده است.
این مقاله به صورت ورد (docx ) می باشد و تعداد صفحات آن 76صفحه آماده پرینت می باشد
چیزی که این مقالات را متمایز کرده است آماده پرینت بودن مقالات می باشد تا خریدار از خرید خود راضی باشد
مقالات را با ورژن office2010 به بالا بازکنید
پایان نامه وب کاوی در صنعت
فهرست :
مقدمه
فصل دوم: داده کاوی
مقدمه ای بر داده کاوی
چه چیزی سبب پیدایش داده کاوی شده است؟
مراحل کشف دانش
جایگاه داده کاوی در میان علوم مختلف
داده کاوی چه کارهایی نمی تواند انجام دهد؟
داده کاوی و انبار داده ها
داده کاوی و OLAP
کاربرد یادگیری ماشین و آمار در داده کاوی
توصیف داده ها در داده کاوی
خلاصه سازی و به تصویر در آوردن داده ها
خوشه بندی
تحلیل لینک
مدل های پیش بینی داده ها
دسته بندی
رگرسیون
سری های زمانی
مدل ها و الگوریتم های داده کاوی
شبکه های عصبی
درخت تصمیم
Multivariate Adaptive Regression Splines(MARS)
Rule induction
Knearest neibour and memorybased reansoning(MBR)
رگرسیون منطقی
تحلیل تفکیکی
مدل افزودنی کلی (GAM)
Boosting
سلسله مراتب انتخابها
داده کاوی و مدیریت بهینه وب سایت ها
دادهکاوی و مدیریت دانش
فصل سوم: وب کاوی
تعریف وب کاوی
مراحل وب کاوی
وب کاوی و زمینه های تحقیقاتی مرتبط
وب کاوی و داده کاوی
وب کاوی و بازیابی اطلاعات
وب کاوی و استخراج اطلاعات
وب کاوی و یادگیری ماشین
انواع وب کاوی
چالش های وب کاوی
مشکلات ومحدودیت های وب کاوی در سایت های فارسی زبان
محتوا کاوی وب
فصل چهارم: وب کاوی در صنعت
انواع وب کاوی در صنعت
وب کاوی در صنعت نفت، گاز و پتروشیمی
مهندسی مخازن/ اکتشاف
مهندسی بهره برداری
مهندسی حفاری
بخشهای مدیریتی
کاربرد های دانش داده کاوی در صنعت بیمه
کاربردهای دانش داده کاوی در مدیریت شهری
کاربردهای داده کاوی در صنعت بانکداری
بخش بندی مشتریان
پژوهش های کاربردی
نتیجه گیری
منابع و ماخذ فارسی
مراجع و ماخذ لاتین و سایتهای اینترنتی