لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود پاورپوینت مقدمه ای بر داده کاوی توجه فرمایید.

1-در این مطلب، متن اسلاید های اولیه دانلود پاورپوینت مقدمه ای بر داده کاوی قرار داده شده است 2-به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در پاورپوینت وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید 3-پس از پرداخت هزینه ، حداکثر طی 12 ساعت پاورپوینت خرید شده ، به ادرس ایمیل شما ارسال خواهد شد 4-در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل اسلاید ها میباشد ودر فایل اصلی این پاورپوینت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد 5-در صورتی که اسلاید ها داری جدول و یا عکس باشند در متون زیر قرار نخواهند گرفت

اسلاید ۱ :

چه چيزی سبب پيدايش داده کاوی شده است؟

lدر دسترس بودن حجم وسيعی از داده ها   

lو نياز شديد به استخراج اطلاعات و دانش از اين داده ها

lتعيين استراتژی برای کسب و کار

lپايگاه دانش

lتحقيقات علمی و پزشکی

اسلاید ۲ :

مراحل کشف دانش

lپاکسازی داده ها (از بين بردن نويز و ناسازگاری داده ها).

lيکپارچه سازی داده ها (چندين منبع داده ترکيب می شوند)

l انتخاب داده ها (داده های مرتبط با آناليزازپايگاه داده بازيابی می شوند).

lتبديل کردن داده ها (خلاصه سازی و همسان سازی)

lداده کاوی (فرايند اصلی استخراج الگوها )

lارزيابی الگو

lارائه دانش

اسلاید ۳ :

اجزاء اصلی سيستم داده کاوی

lپايگاه داده، انباره داده يا ديگر مخازن اطلاعات

lسرويس دهنده پايگاه داده يا انباره داده

lپايگاه دانش

lموتور داده کاوی

lپيمانه ارزيابی الگو

lواسط کاربرگرافيکی

l

اسلاید ۴ :

جایگاه داده کاوی در میان علوم مختلف

lکاربردهای معمول تجاری

lمدیریت و کشف فریب

lمتن کاوی

lپزشکی

lورزش

lوب کاوی

اسلاید ۵ :

 داده کاوی و انبار داده  ها

lاستخراج  داده ها از یک انبار داده

lاعمال مقدماتی مشترک با داده کاوی

اسلاید ۶ :

داده کاوی و OLAP

lOLAP   جزیی از ابزارهای تصمیم گیری

lهدف بررسی دلیل صحت یک فرضیه است

lداده کاوی

lهدف کشف الگوها است

lداده کاوی و OLAP می توانند همدیگر را تکمیل کنند

اسلاید ۷ :

 توصیف داده ها در داده کاوی

lخلاصه سازی و به تصویر در آوردن داده ها

lابزارهای تصویرسازی داده ها و گراف سازی

lتعداد زیاد پارامتر  

lخوشه بندی

lتقسیم داده های موجود  به چند گروه

lباید یک فرد خبره خوشه های ایجاد شده را تفسیر کند

lKohnen و K-means

lتحلیل لینک

lکشف وابستگی

lکشف ترتیب

اسلاید ۸ :

مدل های پیش بینی داده ها

lClassification

lRegression

llogistic regression

lدرخت­های تصميم

lشبکه­های عصبی

lTime series

اسلاید ۹ :

مدل ها و الگوریتم های داده کاوی

lشبکه های عصبی

lلایه ورودی

lلایه نهان

lلایه خروجی

lFeed-Forward Backpropagation

lDecision trees

lMultivariate Adaptive Regression Splines(MARS)

lRule induction

lK-nearest neibour and memory-based reansoning(MBR)

اسلاید ۱۰ :

مدل ها و الگوریتم های داده کاوی

lمدل ها و الگوریتم های داده کاوی

lرگرسیون منطقی

lمدل افزودنی کلی (GAM)

lBoosting

l