گواهی آنلاین در داده کاوی از چقدر خوب است

مقدمه. ما در دنیایی غنی از اطلاعات و داده‌محور زندگی می‌کنیم. دانستن اینکه در حال حاضر امکان کسب دانش درباره‌ی موضوعات مختلف به‌راحتی برای‌مان در دسترس است ممکن است خیال‌مان را راحت کند، اما این حجم زیاد داده چالش ...

در این مطلب، مفاهیم کلیدی «داده کاوی» (Data Mining) مورد بررسی قرار خواهد گرفت. این مفاهیم در کلیه مسائل این حوزه مشترک محسوب می‌شوند و یادگیری آن‌ها از الزامات یادگیری داده‌کاوی است. هدف از این نوشته پرداختن به هر یک از این ...

برای ابتدای کار خوب است. مدل قادر به خوشه‌بندی درست برای ۵۰٪ از داده‌ها است (صحت مدل). اما به منظور بهبود کارایی مدل، می‌توان برخی از پارامترهای مدل را تغییر داد و در واقع تنظیم کرد.

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 واژه‌های رایج کشف دانش در ...

درسِ آشنایی با ویژگی‌ها را از قسمت داده‌کاوی به یاد بیاورید. به صورت ساده شده این طور است که می‌خواهیم از یک سری ویژگی (طول و ارتفاع ماشین) به این نتیجه برسیم که این وسیله،‌ پراید است یا اتوبوس. برای این کار که در واقع ...

داده‌کاوی (Data Mining) علم استخراج الگوها، اطلاعات و تحلیل از مجموعه داده‌های خامی است که در یک سازمان و یا یک جامعه یا هر مجموعه دیگری تولید شده است.

در این مطلب، روش بخش بندی مشتریان با داده کاوی به طور کامل شرح داده شده و برای درک بهتر موضوع، یک پروژه عملی در همین راستا، از صفر تا صد انجام شده است.

اگر بخواهیم از این معیار استفاده کنیم بهتر است در ابتدا مقدار ویژگی ها را نرمال کنیم. علاوه‎‌براین ، هر چقدر ابعاد داده افرایش یابد به همان میزان این معیار ناکارامدتر میشود.

پیش نیازهای یادگیری داده کاوی چیست؟ پیش نیازهای یادگیری داده کاوی شامل دانش آمار و احتمال، برنامه‌نویسی (معمولا در زبان‌های Python یا R)، پایگاه داده و SQL، مهارت‌های ریاضی، مفاهیم یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل داده‌ها ...

از یک نقطه نظر می توان عملیات داده کاوی را در دو گروه دسته بندی نمود، که دسته اول به توصیف خصوصیت داده ها در پایگاه داده ها می پردازند و عملیات دسته ی دوم با مدل سازی داده های در دسترس سعی می ...

از تکنیک های داده کاوی به منظور استخراج اطلاعات مهم از داده‌های خام استفاده می‌شود تا به کمک آن‌ها به درک روشنی از داده‌ها و مسئله برسیم.

انواع داده کاوی. در داده کاوی از الگوریتم‌ها و شیوه‌های مختلفی استفاده می‌شود. روش‌های اصلی داده کاوی به سه دسته کلی تقسیم می‌شوند: توصیفی و پیشگویی و تجویزی.

داده کاوی فرآیند تحلیل حجم عظیمی از داده و پایگاه داده است تا بتوان با استخراج (کاویدن) اطلاعات موجود در آن‌ها، مسائل تعریف شده را حل کرد. این مسائل می‌توانند پیش‌بینی مقادیری خاص، انجام وظایف تعریف شده یا پیدا کردن ...

در این‌جا هدف ساخت، مدلی جدید و مبتنی بر اطلاعات غیر بدیهی (nontrivial) بر مبنای مجموعه داده‌های در دسترس است. در داده‌کاوی توصیفی هدف این است که با استفاده از الگوها و روابط حاکم بر بزرگ داده‌ها ...

دسته بندی داده‌ها فرایند کشف دانش پنهان در داده های عظیم است. در فرآیند داده کاوی، ابتدا مجموعه داده‌های بزرگ مرتب می‌شوند، سپس الگوها شناسایی شده و روابطی برای انجام تجزیه و تحلیل داده‌ها و حل مشکلات ایجاد می‌شود.

در سال ۱۹۶۰، کارشناسان آمار از اصطلاحات «صید داده» (Data Fishing) و «لایروبی داده» (Data Dredging) برای ارجاع به فعالیت‌های «تحلیل داده» (Data Analytics) استفاده می‌کردند. اصطلاح «داده‌کاوی» در حدود سال ۱۹۹۰ در جامعه پایگاه‌داده مورد استفاده قرار گرفت و به محبوبیت قابل توجهی …

متن کاوی (Text Mining)، فرآیند تبدیل متن بدون ساختار به داده های ساختار یافته برای تجزیه و تحلیل آسان است. متن کاوی از پردازش زبان طبیعی (NLP) استفاده می‌کند و به ماشین‌ها اجازه می‌دهد زبان انسان را درک کنند و آن را به طور ...

شاید تصویر افرادی که در تونل در جست و جوی دسته‌ای از صفر و یک هستند خنده‌دار باشد، اما این پاسخ درستی برای داده کاوی چیست نیست.

صدور گواهی نمایه سازی; من نویسنده این مقاله هستم; این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است: . هوش مصنوعی > داده کاوی; استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

واژه‌ی CRISP (کریسپ) از سرواژه‌های عبارت CRoss Industry Standard Process for Data Mining و به معنی فرایندهای استاندارد صنعت متقابل برای داده‌کاوی در اصل یکی از روش‌های تحلیلی متفاوت برای فرایند داده‌کاوی است ...

محققان و تحلیلگران، اغلب در مباحث آمار و داده‌کاوی، از عبارت «فاصله اطمینان» (Confidence Interval) استفاده می‌کنند تا نشان دهند که تقریبا مطمئن هستند یک فاصله یا محدوده‌ای عددی، شامل پارامتر مورد جامعه است.

داده‌ کاوی (Data mining) فرایند تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ ها برای کشف هوش تجاری است. داده‌ کاوی به سازمان‌ ها در حل مشکلات، کاهش خطرات و استفاده از فرصت‌ های جدید کمک می‌ کند.

الگوریتم، روشی که برای جستجوی الگو در داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد را تعیین می‌کند و در واقع مانند یک روال ریاضی برای حل یک مساله خاص است. الگوریتم‌های گوناگونی برای «تحلیل داده» (Data Analysis) موجود هستند و لذا ...

داده کاوی در واقع فرآیند تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده ها برای اکتشافات هوش تجاری است که به شرکت ها در حل مشکلات، کاهش خطرات و بدست آوردن فرصت های جدید کمک می کند. این شاخه از علم داده نام خود ...

در بسیار از موارد، برای تحلیل پراکندگی داده‌ها می‌توانیم از iqr استفاده کنیم. iqr داده‌های پرت را حذف می‌کند و به نوعی پراکندگی را به صورت واقع‌بینانه (بدون در نظر گرفتن اتفاقاتی که ممکن است باعث ایجاد آن داده‌ی پرت شده ...

تمیز کردن داده‌ها یکی دیگر از مراحل مهم در داده کاوی است. داده‌های جمع‌آوری شده پیش از استفاده در تحلیل و استخراج الگوها نیاز به پیش‌پردازش و تمیز شدن دارند.

امروزه داده کاوی از طریق تحلیل داده ها، تصمیم‌گیری سازمانی را بهبود بخشیده است. تکنیک‌های داده کاوی که زیربنای این تحلیل‌ها هستند را می‌توان به دو هدف اصلی تقسیم کرد.

محمود هاشمی مهندس اصلی (Principle Engineer) در شرکت Simple Legal در سان‌خوزه کالیفرنیاست. ایشان سابقه‌ی کار در شرکت‌های PayPal و eBay را دارد و همکار (Fellow) بنیاد نرم‌افزار پایتون (Python Software) است؛ این بنیاد مسئول مدیریت توسعه‌ی زبان پایتون ...

در این مطلب، مفاهیم کلیدی «داده کاوی» (Data Mining) مورد بررسی قرار خواهد گرفت. این مفاهیم در کلیه مسائل این حوزه مشترک محسوب می‌شوند و یادگیری آن‌ها از الزامات یادگیری داده‌کاوی است. هدف از این ...

داده کاوی (Data Mining) فرایند استخراج الگوها، اطلاعات و دانش قابل استفاده از مجموعه‌های بزرگ داده‌ها است. در واقع، داده کاوی به مجموعه‌ای از روش‌ها و تکنیک‌ها گفته می‌شود که به کمک آن‌ها می ...

بعد از اون، زمینه های لازم برای درک مفهوم داده کاوی به شکلی که امروز می‌شناسیم از طریق معرفی فناوری Turing Universal Machine در سال 1936، کشف شبکه های عصبی در سال 1943، توسعه پایگاه های داده در دهه 1970 ...

دانشکده مهندسی علوم زمین دانشگاه صنعتی اراک در راستای توسعه و تبادل نظر علمی و ارائه آخرین یافته های علمی و پژوهشی در نظر دارد با استعانت از خدای متعال، چهارمین کنفرانس ملی داده کاوی در علوم زمین را در تاریخ 30 بهمن ماه ...

داده کاوی، استخراج خودکار اطلاعات ضمنی و بالقوه و مفیدی از داده‌ها است. که به طور فزاینده‌ای در زمینه تجاری، علمی و سایر زمینه‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد.

امروزه داده کاوی به عنوان پایه و مبنای تصمیم های مهم محسوب می‌شود. داده کاوی به ما کمک می‌کند که سامانه هایی را توسعه دهیم که قادر است از میان میلیون‌ها یا میلیاردها رکورد، روابط غیر آشکار را شناسایی کند.

زمان مطالعه: 6 دقیقه olap یا پردازش تحلیلی برخط، نوعی سیستم پردازش تحلیلی آنلاین است که برای شما این امکان را فراهم می‌کند تا اطلاعات را به صورت همزمان از چندین سیستم پایگاه داده تجزیه و تحلیل کنید.

تاریخچه داده کاوی. مفهوم داده کاوی پیش از ظهور رایانه‌ها وجود داشته است! درواقع آغاز علم داده کاوی را می‌توان از کشف قضیه بیز در سال 1763 و تحلیل رگرسیون در سال 1805 دانست.