انجام تمرین داده کاوی

انجام تمرین داده کاوی

امروزه در موسسات آموزش عالی کشور در مقاطع مختلف تحصیلی درس داده کاوی تدریس می شود و انجام تمرین داده کاوی نیاز به مهارت برنامه نویسی در پایتون و R و یا تخصص در برنامه های نرم افزاری چون رپیدماینر ، متلب ، spss دارد و عموما دانشجویان رشته های مختلف مانند دانشجوی مهندسی برق (قدرت ، الکترونیک ، مخابرات ، کنترل) و مهندسی کامپیوتر (نرم افزار ، سخت افزار) در مقطع کارشناسی و کارشناسی ارشد‌ از معمول دانشجو هایی هستند که در دانشگاه  نیاز به انجام تمرین داده کاوی دارند و در این مورد هم عموماً نیاز به آموزش و مشاوره دارند.

 خدمات ما در زمینه آموزش انجام تمرین داده کاوی با نرم افزارهای داده کاوی:

  •  انجام تمرین داده کاوی با پایتون
  •  انجام تمرین داده کاوی با وکا
  •  انجام تمرین داده کاوی با رپیدماینر
  •  انجام تمرین داده کاوی با R
  • انجام تمرین داده کاوی با Spss
  •  انجام تمرین داده کاوی با متلب
  •  انجام تمرین داده کاوی با کلمنتاین
  •  انجام تمرین داده کاوی با Orange

 آکادمی داده کاوی مجموعه ای است از متخصصان فارغ التحصیل از دانشگاه برتر کشور که در زمینه کاری خود دارای مقاله های متعدد ISI میباشند. این مجموعه در نظر دارد در زمینه انجام پروژه های داده کاوی و آموزش داده کاوی و شناخت هرچه بیشتر علم فوق العاده داده کاوی قدمی هرچند کوچک در کشورمان ایران بردارد.

[ultimate_heading main_heading=”مشاوره_هر زمانی به هر شکلی که برای شما آسانتر است:” main_heading_color=”#000000″ main_heading_font_size=”desktop:20px;”][/ultimate_heading]
[ult_buttons btn_title=”پیام در واتس‌اپ” btn_link=”url:https%3A%2F%2Fapi.whatsapp.com%2Fsend%3Fphone%3D989911292977|||” btn_align=”ubtn-center” btn_title_color=”#ffffff” btn_bg_color=”#25d366″ btn_hover=”ubtn-fade-bg” icon=”Defaults-whatsapp” icon_size=”25″ btn_icon_pos=”ubtn-sep-icon-bottom-push” btn_border_style=”outset” btn_border_size=”1″ btn_radius=”3″ btn_font_size=”desktop:17px;”]
[ult_buttons btn_title=”ارسال ایمیل” btn_link=”url:mailto%3Acrm%40dadehkavy.com|||” btn_align=”ubtn-center” btn_title_color=”#ffffff” btn_bg_color=”#7b1fa2″ btn_hover=”ubtn-fade-bg” btn_bg_color_hover=”#7b1fa2″ btn_title_color_hover=”#ffffff” icon=”Defaults-envelope” icon_size=”25″ btn_icon_pos=”ubtn-sep-icon-bottom-push” btn_border_style=”outset” btn_border_size=”1″ btn_radius=”3″ btn_font_size=”desktop:17px;”]
[ult_buttons btn_title=”پیام در تلگرام” btn_link=”url:https%3A%2F%2Ftelegram.me%2Fdadehkavy_com|||” btn_align=”ubtn-center” btn_title_color=”#ffffff” btn_bg_color=”#0088cc” btn_hover=”ubtn-fade-bg” icon=”Defaults-paper-plane-o send-o” icon_size=”25″ btn_icon_pos=”ubtn-sep-icon-bottom-push” btn_border_style=”outset” btn_border_size=”1″ btn_radius=”3″ btn_font_size=”desktop:17px;”]

 تعریف داده کاوی

 این روزها کاربرد رشته داده کاوی بیش از هر زمان دیگری قابل لمس تر هست.  برای مثال در زمینه بازاریابی و تحلیل رفتار مشتریان علم داده کاوی بسیار مورد توجه شرکت های تجاری قرار گرفته است زیرا آنها می‌دانند با استفاده از این علم می‌توانند مرز شکست و پیروزی را در حوزه تجاری خود تغییر دهند. داده کاوی یک فرآیندی محاسباتی از میان مجموعه ای عظیم از داده ها است که الگو یا الگوهایی را کشف می‌کند. در تمامی تعریف هایی که مرتبط با داده کاوی است می‌توان کلمه کشف کردن را پیدا کرد علم داده کاوی در واقع شاخه ای از علوم کامپیوتر می باشد.

انجام تمرین داده کاوی dataminingمراحل داده کاوی

 مرحله اول تشکیل انبار داده است ، انبار داده مجموعه ای پیوسته و طبقه بندی شده است که مرتب در حال تغییر میباشد و به اصطلاح معروف داینامیک است که برای کاوش کردن آماده است.

 مرحله دوم انتخاب داده هاست برای آنکه هزینه‌های عملیات داده کاوی را کاهش دهیم داده هایی را از پایگاه داده انتخاب می کنیم که هدف داده کاوی دادن نتایجی در مورد آنهاست.

 مرحله سوم تبدیل داده ها است و این امر به دو صورت است برخی راحت و مختصر مانند   byte و integer یا آن که بسیار پیچیده مانند تعریف صفات جدید در داده ها می باشد.

 مرحله چهارم کاوش در داده ها می باشد  این مرحله ای است که در واقع داده کاوی روی داده ها انجام می شود و  از تکنیک های داده کاوی برای کاوش در داده ها و کشف الگو یا الگوهایی از آن استفاده می شود.

  مرحله پنجم  تفسیر نتیجه می باشد که در این مرحله نتایج و الگوهای بدست آمده از ابزار داده کاوی مورد بررسی قرار می‌گیرد و نتایج آن معین می‌شود.انجام تمرین داده کاویCRISP-DM (انجام پروژه داده کاوی)

 یکی از روش هایی که در انجام تمرین داده کاوی از آن استفاده می شود و روش  CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining)  یا همان کیسپ نام دارد. این استاندارد برای اول بار در سال ۱۹۹۰ توسط مجموعه ای از شرکت های اروپایی به عنوان یک روش برای انجام تمرین داده کاوی مورد استفاده قرار گرفت .

0 پاسخ

دیدگاه خود را ثبت کنید

تمایل دارید در گفتگوها شرکت کنید؟
در گفتگو ها شرکت کنید.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *